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一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型

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一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型 - 资源详细说明

为了适合非特定人语音识别,提出了一种由多条并行马尔可夫链组成的并行HMM(Parallel

HiddenM arkovM odel,P HMM),从而融合了基于分类的语音识别中为各个类别建立的模板,提高了

识别性能.各条链之间允许有交叉,使得融合的多模板之间存在状态共享,同时PHMM可以在训练过程

中自动完成聚类,且测试语音的输出结果来自所有类别,无需聚类分析和类别判断,这些都减少了存储量和

计算量.汉语非特定人孤立数字的识别实验表明,PHMM较之传统CHMM使识别性能及噪声鲁棒性都

得到了改善.


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