9、自动语音识别中的最小贝叶斯风险方法

自动语音识别中的最小贝叶斯风险方法

1. 最小贝叶斯风险分类框架

在自动语音识别（ASR）中，最小贝叶斯风险（MBR）分类框架起着关键作用。对于特定的ASR系统（#54），当面对CEQWUVKE QDUGTXCVKQP UGSWGPEG情况时，会涉及到一系列的处理和决策。

1.1 相关概念和空间

• 假设空间（hypothesis space） ：当进行语音识别时，存在一个假设空间。例如，对于ENCUUKſGT，它代表了可能的识别假设。通过对YQTF UVTKPIU等信息的处理和分析，来确定在这个假设空间中的各种可能性。
• 证据空间（evidence space） ：由QDVCKPGF等因素构成，它反映了实际语音信号所提供的信息。通过对这些证据的分析和处理，来评估不同假设的可能性。

1.2 不同分类方法

1.2.1 似然比假设检验

在J[RQVJGUKU VGUVKPI的情况下，对于PQDUGTXCVKQP ，会涉及到两种类型的ENCUU：
- “PWNN”类型 ：VJCV TGRTGUGPVU，同时存在FGUKTGF UVCVGOGPV CDQWV 。
- “CNVGTPCVKXG”类型 ：VJCV TGRTGUGPVU，与PGICVKQP相关。

通过似然比的计算和比较，来判断应该选择哪种假设。例如，对于.46，其计算公式为：
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\mathrm{\De