Vi föreslår en första kod-switch språkmodell för blandade språk taligenkänning som innehåller syntaktiska begränsningar av en kod-switch gräns förutsägelse modell, en kod-switch översättning modell, och en rekonstruktion modell. En WFST-baserad dekoder känner sedan igen tal genom att kombinera en akustisk modell, en uttalsmodell och den kod-switch språkmodellen i en integrerad strategi. Vårt föreslagna tillvägagångssätt undviker att fatta tidiga beslut om code-switch gränser och är därför mer robust än tidigare tillvägagångssätt. Vårt föreslagna system med hjälp av code-switch språkmodellen överträffar en baslinje av interpolerade språkmodeller med en statistiskt signifikant 0,91% på ett blandat språk föreläsningstal corpus, och 1,25% på en blandad språk lunch konversation corpus. Vår metod överträffar också en språkmodell som tillåter kodväxling vid alla ordgränser genom en statistiskt signifikant 1,35 % på föreläsningstalet corpus och 1,69 % på lunchsamtalet corpus.
Code-switching taligenkänning: Den föregående studien om kod-switching ASR är att införliva en tri-phone HMMs som en akustisk modell med en likvärdighet begränsning i språkmodellen REF.
Code-Switch Language Model with Inversion Constraints for Mixed Language Speech Recognition
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}