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摘要:
在实验中发现,某些带调三音子的训练数据稀疏会引起识别错误率的上升,为了在一定程度上减少这种影响,提出了使用其无调三音子的模型参数对有调三音子进行初始化.此外还调整了决策树状态捆绑的停止门限,并且采用了混合度分量的自适应增长训练.在863语音库上的实验结果表明,所有这些获得了一定的音子识别性能提高,同时也一定程度上压缩了声学模型大小.
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文献信息
篇名 语音识别系统中上下文相关声学模型建模优化
来源期刊 北京邮电大学学报 学科 工学
关键词 声学模型 语音识别 三音子
年,卷(期) 2006,(z2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 188-191
页数 4页 分类号 TN991.22
字数 3272字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-5321.2006.z2.042
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 郭军 北京邮电大学信息工程学院 101 1335 20.0 31.0
2 刘刚 北京邮电大学信息工程学院 60 430 13.0 18.0
3 彭荻 北京邮电大学信息工程学院 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
声学模型
语音识别
三音子
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
北京邮电大学学报
双月刊
1007-5321
11-3570/TN
大16开
北京海淀区西土城路10号
2-648
1960
chi
出版文献量(篇)
3472
总下载数(次)
19
总被引数(次)
26644
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导