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基于隐马尔可夫模型的汉语二字词音调模式识别
The Recognition of the Tone-Pattern of Mandarin Double-Syllablic Word Based on SCHMM
【Author】 Yong Qing Fuyuan Mo Changli Li Dinghua Guan (Institude of Acoustic,Academia Sinica)
【机构】 中国科学院声学研究所;
【摘要】 本文为了解决汉语大词汇语音识别中词汇的音调识别问题,提出了一种基于半连续隐马尔可夫模型的二字词音调模式的自动识别方法,通过对大量语音数据的观察分析,就特征矢量的提取、矢量量化技术中初始码书的获取和HMM的输出概率密度函数的定义等方面进行了深入研究,实验证明,该方法识别率为95%以上,顽健性强,是大词汇语音识别的一个重要方面。
【Abstract】 In this paper some initial efforts based on SCHMM in the recognition of the tone-pattern of Mandarin double-syllablic word have been made in order to get the goal of large vocabullary recognition, based on the anylysis of a great amount of speech datas which focused much emphasis on extracting the feature vectors,getting the initial VQ code book and defining our SCHMM ’s output probabilistic density funtion and so on. The recognition accuracy was found to be about 95% or higher,we believe that our efforts will be an important aspect of our large vocabullary speech recognition system.
【Key words】 semi-continuous hidden markov modelling; tone; vector quantization;
- 【会议录名称】 第三届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC1994)论文集
- 【会议名称】第三届全国人机语音通讯学术会议
- 【会议时间】1994-10
- 【会议地点】中国重庆
- 【分类号】TN912.34
- 【主办单位】中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通讯专业委员会、中国声学学会语言听觉和音乐声学分科学会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国通信学会通信理论专业委员会、国家高技术智能计算机系统专家组