语言模型 主流语言模型般采用基于统计的方法通常是概率模型。 库训练得到强调语料库是语言知识的源泉通过对语料库进行深层加工统计和学习获取自然语言文本中的语言学知识从而可以客观地描述大规模真实文本中细微的语言现象。 -模型 -统计语言模型由于其简单容易理解等优点在很多领域得以广泛使用。 基于神经网络的语音模型 包括三种常见必 手机号码数据 要的语言模型：前馈神经网络语言模型循环神经网络语言模型以及长短期记忆的循环神经网络语音模型。
三解码器 语音识别的最
终目的是在由各种可能的单词序列构成的搜索空间中寻找最客的 个新的最喜欢的品牌 这一部分包括制作引人入胜的内容有关个人发展策略的可行建议，这些建优的单词序列。这在本质上属于搜索算法货解码算法的范畴即解码器要完成的任务。 搜索空间 语音识别寻找最优的单词序列所有可能的单词序列候选构成了解码过程中的搜索空间。 解码的搜索空间有多种构成方式可以分为动态编译解码空间和静态编译解码空间两大类。
动态编译只是预先将发
音词典编译成状态网络构成搜索空间其他知识源在解码过程中根据活跃路径上携带的历史司 最後的資料庫 发信息动态集成。 而静态编译解码空间是把所有知识源统编译在个状态网络中在解码过程中根据节点间的转移权重获得概率信息。 动态搜索空间解码算法 语音识别寻找最优单词序列的问题可以转化为在树形词典构成的搜索空间中寻找最优状态序列的问题。