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摘要:
在语音识别系统中,都是通过提取特征向量来计算待识语音与模型之间的概率或距离,然后根据最大概率或最小距离判断待识语音的类别.对大量实验数据的观察发现:特征向量的各维对语音的表达能力是不一样的,同时特征向量在语音的时间轴上表达能力也不一样.根据这种特性,提出了三种训练算法:在训练中计算出加权矩阵,以此来加强易混淆数字间的本质区分特征,减弱随机特征.在汉语数字串识别实验中,得到了比较理想的实验结果,错误下降40.8%,系统识别率上升到94.08%.
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文献信息
篇名 训练方法对汉语数字串识别率影响的研究
来源期刊 湘潭大学自然科学学报 学科 工学
关键词 语音识别 汉语数字串 洲练算法 加权矩阵
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-20
页数 5页 分类号 TP391.42
字数 语种
DOI
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 蔡莲红 清华大学计算机系 74 978 18.0 30.0
2 汤霖 江门教育学院计算机系 4 19 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
汉语数字串
洲练算法
加权矩阵
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
湘潭大学学报(自然科学版)
双月刊
2096-644X
43-1549/N
大16开
湖南省湘潭市
42-33
1978
chi
出版文献量(篇)
3518
总下载数(次)
1
总被引数(次)
14911
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