11 Часть I. Компоненты 14 Глава Компьютерная

3. 
   Модель языка (Language Model) предназначена для описания се- мантических и синтаксических ограничений, которым в данном языке подчиняется построение предложений. Такие ограничения могут описы- ваться разными грамматическими моделями. В большинстве систем авто- матического распознавания речи используются статистические Марков- ские грамматики, называемые n-граммными, которые задают вероятность встречаемости для разных последовательностей слов языка (см. выше). Биграммная модель задает вероятности появления в речи для всех пар
   

слов из произносительного словаря, триграммная — для всех троек слов и т. д. С учетом этих вероятностей в процессе распознавания речи осуще- ствляется оценка правдоподобия всех возможных вариантов для анализи- руемого фрагмента речи и делается выбор в пользу наиболее ожидаемого варианта. О модели языка подробно рассказывается в главе 7, посвящен- ной машинному переводу.

4. 
   Основная задача модуля параметрической обработки речевого сигнала состоит в преобразовании входящего речевого сигнала в после- довательность временных срезов, каждый из которых содержит информа- цию о спектре сигнала на небольшом временном интервале (длительно- стью 10–30 мс). Они также называются «спектральными векторами» или
   

5. 
   Наконец, декодер представляет собой основной блок системы рас- познавания, который сопоставляет выделенные на базе входного сигнала акустические признаки (векторы) с информацией, заложенной в произно- сительном словаре, языковой и акустико-фонетической моделях, и по ре- зультатам этого сравнения вычисляет наиболее вероятную последователь- ность слов (англ. most likely sentence), которая является результатом рабо- ты системы.