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基于连续高斯混合密度HMM的汉语全音节语音识别研究
被引：12
作者：
国立新，莫福源，李昌立
机构：
[1] 中国科学院声学研究所
来源：
关键词：
语音识别;
倒谱;
回归系数;
高斯混合密度;
算法;
HMM;
汉语声母;
D O I：
10.15949/j.cnki.0371-0025.1995.05.001
中图分类号：
O42 [声学];
学科分类号：
070206 ;
082403 ;
摘要：
本文在大量语音分析实验的基础上，对ＨＭＭ用于汉语全音节语音识别进行了较为深入的探讨，建立了一个连续高斯混合密度ＨＭＭ的汉语全音节语音识别系统．该系统在训练算法上撇开了传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法，代之以计算复杂度小、存储量小、迭代次数少且具有自动分割效应的分段Ｋ平均算法。对于ＨＭＭ的模型单元的选择，单元的结构以及模型参数的选取，充分考虑了汉语语音的特点；并在语音特征上做了深入的实验分析工作，采用了符合人耳听觉特性的Ｍｅｌ－Ｓｃａｌｅｄ参数，用ＦＦＴ倒谱代替了ＬＰＣ倒谱，同时利用了语音的动态谱特征和能量特征。另外，本文还针对汉语声母的特点，独特地提出了变帧移分析策略。整个识别系统的首选正识率为９１．１％．
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