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本文提出了可应用于资源受限系统的汉语声学模型.应用该模型,可以大大降低存储空间,在保证识别率基本不变的前提下,减少了识别时间.在550个命令词组成的词表的实验室环境的识别任务下,系统的识别率为97%,相对基线系统下降0.5%,而识别时间减少到原来的41%.在识别带噪语音时应用新模型的系统也表现出良好的性能,