AI大语音（十二）——WFST解码器（下）（深度解析）
摘要：
本文来自公众号“AI大道理”。 把HMM、语言模型N-gram、发音词典、上下文相关转化成WFST，再进行合成得到一个巨大的WFST。对这个巨大的WFST进行确定化、权重移动、最小化等优化，得到一个浓缩的包含各种约束的网络。语音识别就变成在一个WFST的搜索问题了，使用Viterbi的集束搜索得到最 阅读全文
posted @ 2020-11-19 23:14 AI大道理 阅读(918) 评论(0) 推荐(0) 编辑
