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基于模型等价类的快速识别算法
【机构】 清华大学计算机科学与技术系；
【摘要】 本文介绍了一种应用在非特定人大词汇表连续语音识别中的快速算法。该算法充分利用了部分识别基元之间较强的相似性,通过定义识别基元间的相似测度,并依据近似基元相似测度矢量的相关性,将识别基元分为若干个等价类,然后根据分组结果给出模型匹配概率近似值的计算方法,从而达到快速识别的目的。该方法经实验证明,在同等计算复杂度的前提下,与常规算法相比,对以音节为识别基元的汉语语音识别具有较好的效果, 降低了计算的复杂度,有很高的实用价值,同时也可以推广到其它基元的识别系统中去。
【关键词】 相似测度；
识别基元；
中心距离连续概率模型(CDCPM)；
模型等价类(EMC)；
最小分类错误的声学模型间距离度量；
- 【会议录名称】 第五届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC1998）论文集
- 【会议名称】第五届全国人机语音通讯学术会议
- 【会议时间】1998-07
- 【会议地点】中国黑龙江哈尔滨
- 【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专业通讯委员会、中国声学学会语音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、中国通讯学会通讯理论专业委员会、国家高技术智能计算机系统专家组