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摘要:
定量地分析与评价经典隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的性能,是汉语连续语音识别研究中尚未解决并且亟需解决的问题.文章构造了基于经典HMM模型的汉语连续语音识别系统.针对语音单元和输出概率这两个自由度上的各种组合,研究了经典HMM模型的复杂度、稳健性、精确性与训练集合的数据量、训练时间、解码效率等特性之间的关系;并且通过实验分析了多候选的构造和剪枝的意义.该文构造的系统与具有国内最高水平的THEESP系统的识别率相当,所得实验结果和结论为汉语语音识别的深入研究提供了必要的参考和依据.
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文献信息
篇名 汉语连续语音识别中经典HMM的实验评测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 汉语连续语音识别 经典HMM模型 THEESP系统
年,卷(期) 2001,(13) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 1-4,101
页数 5页 分类号 TN912.34
字数 5347字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2001.13.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李星 清华大学电子工程系 163 2416 25.0 45.0
2 郝杰 清华大学电子工程系 10 109 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
汉语连续语音识别
经典HMM模型
THEESP系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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