【摘 要】
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该文针对语音识别中非特定词汇表的语音识别问题进行识别算法研究,为提高识别率,提出并实现了广度优先的动态时间伸缩算法(Breath-Frst Dynamc Tme Warpng)。在不显著增加运算量的前提下,该算法优先考虑搜索的广度,避免由于搜索范围的不足导致陷入局部最小。由于词汇表为非特定词汇表到应用统计方法,而只能采用模板匹配法,为提高模板匹配法的识别率,在对不同模式进行判决时不采用简单设置门限
【机 构】
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云南大学成人教育学院(昆明) 云南大学信息学院
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该文针对语音识别中非特定词汇表的语音识别问题进行识别算法研究,为提高识别率,提出并实现了广度优先的动态时间伸缩算法(Breath-Frst Dynamc Tme Warpng)。在不显著增加运算量的前提下,该算法优先考虑搜索的广度,避免由于搜索范围的不足导致陷入局部最小。由于词汇表为非特定词汇表到应用统计方法,而只能采用模板匹配法,为提高模板匹配法的识别率,在对不同模式进行判决时不采用简单设置门限的方法,而是采用模糊识别的方法,根据待识语音信号的特征向量序列与语音模板库中的不同模式间的累积距离,计算对应各个模式的隶属度,然后再进行判决。
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