语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

徐向华; 朱杰; 郭强

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语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

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为减少语音识别中声学模型的参数量,提高参数训练的鲁棒性,基于声学决策树结构,提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类,包括高斯聚类和方差共享.对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明:高斯模糊聚类使高斯数减少25%时,识别率提高了0.15%.进一步做模糊方差共享,当方差减少到初始模型的24%,与同样参数量的未进行聚类的模型相比,误识率下降了3.01%,证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2004年第12期|2086-2088|共4页
作者
徐向华; 朱杰; 郭强;
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作者单位

上海交通大学电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 模糊聚类分析; 决策树状态聚类;

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