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摘要:
尽管作为当前最为流行的语音识别模型, HMM由于采用状态输出独立同分布假设,忽略了对语音轨迹动态特性的描述.本文基于一个更为灵活的语音描述统计框架-广义DDBHMM,提出了一个具体的多项式拟合语音轨迹模型,以及新的训练和识别算法,更好地刻划了真实的语音特性.本文还给出了一种有效的剪枝算法,得到一个实用化模型.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,这种剪枝的多项式拟合语音轨迹模型以较少的计算量明显改善了识别系统的性能.
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文献信息
篇名 汉语连续语音识别中多项式拟合语音轨迹模型的研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 连续语音识别 隐马尔可夫模型 基于段长分布的隐马尔可夫模型
年,卷(期) 2003,(4) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 608-611
页数 4页 分类号 TN912.34
字数 5029字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.04.031
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 欧智坚 清华大学电子工程系 13 87 6.0 9.0
传播情况
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
连续语音识别
隐马尔可夫模型
基于段长分布的隐马尔可夫模型
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
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
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
论文1v1指导