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      基于語(yǔ)音特征聚類的HMM語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研究姚敏鋒

      2017-03-15 | pdf | 511KB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      基于語(yǔ)音特征聚類的HMM語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)研究_姚敏鋒

      　　在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法（Dynam－ ic Time Warping， DTW）、矢量量化（Vector Quantization， VQ）、隱馬爾可夫模型 （Hidden Markov Model，HMM） 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Artificial Neural Networks， ANN）等相繼成功地應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中，極大地推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。其中，隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）所具有的雙重隨機(jī)過(guò)程使其具有較強(qiáng)的時(shí)間序列處理能力， 這種統(tǒng)計(jì)信號(hào)模型在眾多的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用，并且取得了很好的效果。本文主要是基于 HMM 的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究， 在對(duì)單一模型的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的研究基礎(chǔ)上， 嘗試了基于 HMM 與一種新的語(yǔ)音特征聚類模型混合的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，并與單一模型相比較，得出了較為理想的結(jié)論，提高了系統(tǒng)的識(shí)別速度，為語(yǔ)音識(shí)別在小型設(shè)備應(yīng)用并滿足實(shí)時(shí)性要求提供了一種新的參考方法。
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