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基于改进模型的汉语全音节孤立音非特定人语音识别
【机构】 清华大学电子工程系；
【摘要】 目前隐Markov模型(HMM)被广泛用于语音识别,但由于它的一重Markov 性．使其对语音信号的时间相关性描述不准确．如果将其推广成多重Markov模型,将导致运算量和存储量成指数增长,因而难以实用．本文提出一种改进HMM的方法,旨在增强其描述语音信号时间相关性(即时间顺序性)的能力,同时又不使模型复杂性增加很多．实验结果表明,本文给出的改进模型能使识别率显著一致地提高．本文针对不计声调的汉语全部单音节进行了非特定人孤立音识别实验,给出了一系列识别结果,并且实验研究了男女性语音分开识别与混合识别对识别性能的影响．
- 【会议录名称】 第二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC1992）论文集
- 【会议名称】第二届全国人机语音通讯学术会议
- 【会议时间】1992-09
- 【会议地点】中国广西桂林
- 【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信专业委员会、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、中国科学院自动化研究所