基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化

• 作者: 丁丰 林碧琴 袁保宗 许晓斌
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 连续语音识别 语境相关矢量量化 k-means算法 混合密度的优化
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 369-372
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 2761字
• 语种: 中文

摘要

研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术.提出采用k-means(k-均值)算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境,实现对音素模型的混合密度的优化.实验结果表明,采用k-means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简单合并决策树叶子所得到的平均分布密度提高4%～10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁保宗	北方交通大学信息科学研究所	60	1129	14.0	33.0
2	林碧琴	北方交通大学信息科学研究所	11	95	6.0	9.0
3	丁丰	北方交通大学信息科学研究所	4	71	4.0	4.0
4	许晓斌	北方交通大学信息科学研究所	3	9	2.0	3.0