基于段长分布的HMM的资源受限语音识别系统

• 作者: 刘玉宇 吴治国 王作英
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 资源受限 端点检测 特征提取 定点运算
• 年，卷（期）: 2003,（z2）
• 所属期刊栏目: 多媒体与虚拟现实
• 页码范围: 316-318
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3914字
• 语种: 中文

摘要

文中介绍了一个非特定人、小词汇表、孤立词的资源受限语音识别系统,它采用了基于段长分布的隐含马尔可夫模型(DDBHMM)的语音识别算法.根据资源受限环境仅能提供非常有限的运算能力和存储空间的特点,采取了针对性的优化算法和措施,在资源受限环境下获得了实时准确的识别性能.

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	刘玉宇	清华大学电子工程系	2	5	2.0	2.0
3	吴治国	清华大学电子工程系	1	3	1.0	1.0