基于状态码本的准连续隐马尔可夫模型

王仁华; 江辉

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本文针对经典ＨＭＭ模型对训练数据要求多且算法复杂的问题，提出了一种改进的模型－－基于状态码本的准连续ＨＭＭ模型（ＳＣＢＨＭＭ），该模型在有限训练数据的条件下能更加有效地描述语音信号的声学特征，通过将状态转移概率与动态谱变化量相关联，使得ＳＣＢＨＭＭ能有效地将语音信号的静态特征和动态特征结合。通过在标准语音数据库ＵＳＴＣ９４上的大量实验表明了ＳＣＢＨＭＭ在汉语音节识别中的有效性，它缓减了模型对训练

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来源
《信号处理》 |1996年第2期|117-123|共7页
作者
王仁华; 江辉;
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作者单位

不详;

不详;

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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
隐马尔可夫模型; 语音识别; 状态码本;

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