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Connected digit speech recognition system for Malayalam language

机译：马拉雅拉姆语语言的连接数字语音识别系统

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A connected digit speech recognition is important in many applications such as automated banking system, catalogue-dialing, automatic data entry, automated banking system, etc. This paper presents an optimum speaker-independent connected digit recognizer for Malayalam language. The system employs Perceptual Linear Predictive (PLP) cepstral coefficient for speech parameterization and continuous density Hidden Markov Model (HMM) in the recognition process. Viterbi algorithm is used for decoding. The training data base has the utterance of 21 speakers from the age group of 20 to 40 years and the sound is recorded in the normal office environment where each speaker is asked to read 20 set of continuous digits. The system obtained an accuracy of 99.5 % with the unseen data.
机译：关联数字语音识别在许多应用中都很重要，例如自动银行系统，目录拨号，自动数据录入，自动化银行系统等。本文提出了一种针对马拉雅拉姆语语言的独立于说话人的最佳数字识别器。该系统在识别过程中采用感知线性预测（PLP）倒谱系数进行语音参数化和连续密度隐马尔可夫模型（HMM）。维特比算法用于解码。培训数据库具有20至40岁年龄段的21位发言者的语音，并且声音被记录在正常的办公环境中，要求每个发言者读取20组连续数字。该系统使用未知数据获得了99.5％的精度。

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