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一種適于非特定人語音識別的并行隱馬爾可夫模型

陳雁翔 戴蓓蒨 周曦 劉鳴

陳雁翔, 戴蓓蒨, 周曦, 劉鳴. 一種適于非特定人語音識別的并行隱馬爾可夫模型[J]. 電子與信息學報, 2004, 26(10): 1601-1606.
引用本文: 陳雁翔, 戴蓓蒨, 周曦, 劉鳴. 一種適于非特定人語音識別的并行隱馬爾可夫模型[J]. 電子與信息學報, 2004, 26(10): 1601-1606.
Chen Yan-xiang, Dai Bei-qian, Zhou Xi, Liu Ming. An Appropriate Parallel HMM for Speaker-Independent Speech Recognition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(10): 1601-1606.
Citation: Chen Yan-xiang, Dai Bei-qian, Zhou Xi, Liu Ming. An Appropriate Parallel HMM for Speaker-Independent Speech Recognition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2004, 26(10): 1601-1606.

一種適于非特定人語音識別的并行隱馬爾可夫模型

An Appropriate Parallel HMM for Speaker-Independent Speech Recognition

  • 摘要: 為了適合非特定人語音識別,提出了一種由多條并行馬爾可夫鏈組成的并行HMM(Parallel Hidden Markov Model,PHMM),從而融合了基于分類的語音識別中為各個類別建立的模板,提高了識別性能,各條鏈之間允許有交叉,使得融合的多模板之間存在狀態(tài)共享,同時PHMM可以在訓練過程中自動完成聚類,且測試語音的輸出結果來自所有類別,無需聚類分析和類別判斷,這些都減少了存儲量和計算量,漢語非特定人孤立數(shù)字的識別實驗表明,PHMM較之傳統(tǒng)CHMM使識別性能及噪聲魯棒性都得到了改善。
  • Rabiher L,Juang B-H著,阮平望,譯.語音識別基本原理.北京:清華大學出版社,1999:378-382.[2]戴蓓蒨,郁正慶,戴任飛,等.基于話者分類和HMM的話者自適應語音識別.中國科學技術大學學報,1996,26(2):147-153.[3]Wolfertstetter F. Ruske G. Structured Markov models for speech recognition. In Proc. of the International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Detroit, USA,1995, vol.1: 544-547.
  • 加載中
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  2003-06-10
  • 修回日期:  2003-10-20
  • 刊出日期:  2004-10-19

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