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摘要:
提出从特征提取参数、模型参数对隐马尔可夫声调模型进行区分型训练,来提高声调识别率;提出模型相关的权重对谱特征模型和声调模型的概率进行加权,并根据最小音子错误区分性目标函数对权重进行训练,来提高声调模型加入连续语音识别时的性能.声调识别实验表明区分性的声调模型训练以及特征提取方法显著提高了声调识别率.区分性模型权重训练能够在声调模型加入之后进一步连续语音识别系统的识别率.
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多空间概率分布隐马尔可夫模型(MSD-HMM)
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文献信息
篇名 汉语语音识别中的区分性声调建模方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 区分性训练 声调建模 汉语语音识别 特征提取
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 178-182
页数 5页 分类号 TN912.34
字数 6493字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.11.054
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 朱杰 上海交通大学电子工程系 151 1082 15.0 27.0
2 黄浩 上海交通大学电子工程系 34 106 5.0 9.0
6 哈力旦 新疆大学电气工程学院 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
区分性训练
声调建模
汉语语音识别
特征提取
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
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
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