汉语连续语音识别中多项式拟合语音轨迹模型的研究

欧智坚; 王作英

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尽管作为当前最为流行的语音识别模型, HMM由于采用状态输出独立同分布假设,忽略了对语音轨迹动态特性的描述.本文基于一个更为灵活的语音描述统计框架-广义DDBHMM,提出了一个具体的多项式拟合语音轨迹模型,以及新的训练和识别算法,更好地刻划了真实的语音特性.本文还给出了一种有效的剪枝算法,得到一个实用化模型.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,这种剪枝的多项式拟合语音轨迹模型以较少的计算量明显改善了识别系统的性能.

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来源
《电子学报》 |2003年第4期|608-611|共4页
作者
欧智坚; 王作英;
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作者单位

清华大学电子工程系,北京,100084;

清华大学电子工程系,北京,100084;

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正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
连续语音识别; 隐马尔可夫模型; 基于段长分布的隐马尔可夫模型;

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