论文部分内容阅读
本文提出了一种在连续语音识别中,应用声刺激概念[1]进行初始化状态切分的方法.本文利用LPC倒谱来求声刺激,进一步确定切分门限,将一个识别单位的语音切分为一定数量的状态,然后用切分结果来求HMM模型的初始化参数.和传统的K段等分切分法[2]的对比实验表明本文方法简单有效,可减少训练次数,而且可在较少的训练次数内提高识别率.