语音识别中段长相关信息的利用

• 作者: 李健 王作英
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 段长相关性 语速自适应
• 年，卷（期）: 2003,（25）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 68-70
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 3286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.25.020

摘要

DDBHMM(Duration Distribution Based Hidden Markov Model)模型克服了经典HMM中段长为指数分布的缺陷,更加符合语音信号的物理实际,取得了很好的效果.该文对DDBHMM框架下的段长相关性进行了研究,介绍了相关性的训练算法和段长相关性用于快速识别的可行性,并将段长相关性运用于语速自适应,有效降低了由于语速问题引起的删除错误和插入错误.

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	李健	清华大学电子工程系	57	928	16.0	29.0