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摘要:
在语音识别中不同语音单元的语音信号特征之间不是独立的,描述不同声学状态信号特征之间的相互关系的信息称为"空间相关性".空间相关信息在语音识别参数估计算法(训练和自适应)中有非常重要的作用.本文对这种相关性作了探讨,提出了一种在语音识别中应用空间相关信息的新方法.我们用线性方程来描述空间相关性所体现出来的不同语音单元特征之间的依赖性,通过分组K-L变换的方法来估计这组线性约束的相关系数,并给出一种结合空间相关信息的训练方法.实验结果表明,空间相关的先验知识对语音识别训练模块的稳健性有明显的提高.
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文献信息
篇名 语音识别中空间相关性信息的利用
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 语音识别 声学层码本 参数估计 空间相关性 线性约束
年,卷(期) 2002,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 964-966
页数 3页 分类号 TP391
字数 3677字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2002.07.008
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 王作英 清华大学电子工程系 80 795 16.0 24.0
2 余鹏 清华大学电子工程系 3 49 2.0 3.0
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2007(1)
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
声学层码本
参数估计
空间相关性
线性约束
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
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