会议语音的混响消除及其大词汇量连续语音识别的研究的中期报告本研究旨在解决会议语音中混响干扰对语音识别性能的影响以及大词汇量连续语音识别（LVCSR）的问题。本次中期报告主要介绍了以下研究内容：1.混响消除方法研究我们对比了不同的混响消除方法，包括基于频谱减法的方法、基于正则化的方法等。实验结果表明，基于正则化的方法可以更好地消除混响干扰，提高了语音识别的性能。2.混响数据集构建我们构建了一个混响数据集，包括多种不同环境下的语音数据，如会议室、咖啡厅、办公室等。这些数据将用于后续的混响消除实验和语音识别实验。3.LVCSR模型训练我们使用深度学习方法训练了一个LVCSR模型，包括多层网络结构和多种特征提取方法。实验结果表明，我们的模型在标准数据集上的识别率比现有的模型更高。4.模型融合方法研究我们研究了多种模型融合方法，包括基于投票的方法、基于权重的方法等。实验结果表明，基于投票的方法可以更有效地提高识别性能，特别是在存在混响干扰的情况下。未来工作：在完成该项目的剩余部分之后，我们将重点关注以下方面：1.混响消除方法的进一步研究和改进。2.更多的数据集构建和数据增强方法的研究。3.对现有LVCSR模型的进一步优化和改进。4.更复杂的模型融合方法的研究和实验。