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基于分段K平均训练的汉语全音节语音识别的研究

国立新  莫福源  李昌立  
【摘要】:本文利用连续M元高斯混合密度的隐马尔可夫模型,以细化声母、韵母为模型单元,建立了以运算复杂度小、迭代次数少的分段K平均方法为训练算法,Viterbi为识别算法的汉语全音节语音识别系统。语音特征采用了频率维扭曲的FFT倒谱、倒谱回归系数、归一化对数能量以及差分对数能量组成的多维矢量。另外,本文提出了在语音分析中进行变帧移分析的策略,使系统的误识率下降了45.4%。本系统在中国科技大学提供的汉语全音节语音数据库上做实验,使用其中的三遍男声数据做训练,另一遍数据做识别,系统音节的前五个候选识别率为91.1%、98.1%、99.4%、99.9%、100%。

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