双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

赵晖; 顾亚强; 唐朝京

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双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究

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在有噪声污染等复杂情况下，为了能够得到更高的语音识别率，提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型（HMM）用于双模态语音识别，研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比（SNR）之间的关系。该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上，建立二维训练模型，并使用重估策略保证更高的准确性。同时引入广义几率递减（GPD）算法，调整音视频特征的权重系数。实验结果表明，提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能。

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来源
《计算机应用》 |2009年第b12期|P.279-281285|共4页
作者
赵晖; 顾亚强; 唐朝京;
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作者单位

国防科学技术大学电子科学与工程学院;

长沙410073;

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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
双模态语音识别; 乘积隐马尔可夫模型; 权重系数; 重估; 广义几率递减算法;

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