语言模型 (Language Model, LM)

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语言模型 (Language Model, LM) 在自动语音识别（ASR）系统中，将声学信号转换为文本序列是一个复杂的过程。声学模型负责分析声学特征并给出最可能的声学单元（如音素或词）的概率分布，但仅仅依靠声学信息往往不足以准确识别词序列。这时，语言模型就发挥了至关重要的作用。语言模型通过评估一个词序列在语言上的合理性或概率，帮助ASR系统在多个声学上相似的候选序列中选择最可能的一个。本章将深入探讨语言模型的作用、建模单元、不同类型的语言模型、训练方法以及评估指标。 3.1 语言模型的作用与目标作用: 语言模型在语音识别中的核心作用是提供语言学的约束和先验信息。声学模型输出的是基于声音特征的概率 P(A|W)，即给定词序列 W 产生声学特征 A 的概率。