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摘要:
语音识别中,当有噪声存在的情况下,特征参数通常呈现双峰分布.针对这个特点,采用更为细致的双高斯模型来模拟这种分布,并且使用EM算法来获得相应的模型参数.最后通过参数变换使得训练和识别时的特征参数的分布都归一化为标准高斯分布,识别率得以提高,其性能明显优于常规的MVN方法.然而,在实际的工程应用中,需要能实时通过EM算法进行模型参数的更新.文章通过采用一些新的方法和策略来实现双高斯方法的实时on-line实现.通过在Aurora 2数据库上面的实验表明,这些方法取得了较好的效果.
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文献信息
篇名 双高斯方法在语音识别中的on-line实现
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 双高斯 归一化 实时在线 EM算法
年,卷(期) 2006,(11) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 4874字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.11.019
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 王仁华 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 60 608 13.0 22.0
2 刘波 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 266 2712 24.0 39.0
3 刘放军 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 2 11 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2006(0)
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研究主题发展历程
节点文献
双高斯
归一化
实时在线
EM算法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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