8、利用特定方言语言模型改进自动语音识别

利用特定方言语言模型改进自动语音识别

自动语音识别（ASR）系统在处理具有多种方言的语言时面临着挑战。不同方言在语音、语法和词汇等方面存在显著差异，这会影响 ASR 系统的准确性。本文将探讨如何利用特定方言语言模型来提高 ASR 系统在印度博杰普尔语和孟加拉语上的性能。

不同语音识别模型的特点

在语音识别领域，不同的模型具有各自独特的特点。以 Whisper 模型和 NTR 声学模型为例：
- Whisper 模型 ：通常生成更“易读”的文本，类似书面语言，在大多数实际应用中（如发布录音采访）所需的手动校正较少。然而，转录文本可能包含单词重复、循环短语和句子等干扰，并且使用时需考虑大语言模型在文本生成过程中出现退化的可能性，即某个单词一旦出现，模型再次生成它的概率会增加。
- NTR 声学模型 ：生成的转录文本对于有一定教育背景的读者来说可能不太熟悉，但能更准确地反映单词和短语的发音特点。通过该模型获得的单词频率列表及其正字法表示，可作为构建简化形式词典的宝贵材料，展示自然语音中的单词变形，为口语语音的语音研究和日常对话的 ASR 模型训练提供重要素材。

方言对 ASR 系统的挑战

大多数 ASR 系统是基于特定语言的转录语音和文本资源构建的，但很多语言存在多种方言，这些方言因地理、社会文化等因素而产生差异。以往的研究主要通过特定方言的声学建模来提高 ASR 系统在面对多种方言时的鲁棒性，即分别在每种方言的转录语音上训练声学模型（AM），然后与已知或自动标注的方言语音一起使用。然而，方言不仅会导致口音和单词发音的变化，还可能在语法和词汇上存在显著差异。