【摘 要】
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本文介绍了我们在基于加权有限状态转换器(WFST)的语音识别系统效率优化方面的若干进展。我们通过对基线系统的测试,分析WFST网络构建和解码中的效率瓶颈,然后加以优化。一方
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本文介绍了我们在基于加权有限状态转换器(WFST)的语音识别系统效率优化方面的若干进展。我们通过对基线系统的测试,分析WFST网络构建和解码中的效率瓶颈,然后加以优化。一方面,我们将逻辑三音子转换成物理三音子;另一方面,我们利用GPU的并行处理能力完成解码过程中高复杂度的似然值计算,并引入多线程以充分利用多核服务器的计算能力。实验结果表明,WFST静态解码网络构建的时间缩短为原来的1/8,内存消耗减少了1/3;GPU的使用使单线程解码效率提高了约1/3,并且可以同时为多个解码线程提供支持。
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