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\subsubsection{2. 语音识别结果的表示} \subsubsection{2. 语音识别结果的表示}
\parinterval 级联语音翻译模型利用翻译模型将语音识别结果翻译为目标语言文本,但存在的一个问题是语音识别模型只输出One-best,其中可能存在一些识别错误,这些错误在翻译过程中会被放大,导致最终翻译结果偏离原本意思,也就是错误传播问题。传统级联语音模型的一个主要方向是丰富语音识别模型的预测结果,为翻译模型提供更多的信息,具体做法是在语音识别模型中,声学模型解码得到{\small\bfnew{词格}}\index{词格}(Word Lattice)\index{Word Lattice}来取代One-best识别结果。词格是一种有向无环图,包含单个起点和终点,图中的每条边记录了每个词和对应的转移概率信息,如图\ref{fig:17-6}所示。 \parinterval 级联语音翻译模型利用翻译模型将语音识别结果翻译为目标语言文本,但存在的一个问题是语音识别模型只输出One-best,其中可能存在一些识别错误,这些错误在翻译过程中会被放大,导致最终翻译结果偏离原本意思,也就是错误传播问题。传统级联语音模型的一个主要方向是丰富语音识别模型的预测结果,为翻译模型提供更多的信息,具体做法是在语音识别模型中,声学模型解码得到词格来取代One-best识别结果。词格是一种有向无环图,包含单个起点和终点,图中的每条边记录了每个词和对应的转移概率信息,如图\ref{fig:17-6}所示。
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