【摘 要】
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本文介绍了一种新的汉语语音模型-多组状态转移顺序聚类模型(MSSC)。该模型采用了马尔可夫过程的状态转移方式,描述汉语语音的特征矢量序列的时序过程,同时采用了动态时间匹
【机 构】
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北京信息工程学院 信息与通信工程系
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本文介绍了一种新的汉语语音模型-多组状态转移顺序聚类模型(MSSC)。该模型采用了马尔可夫过程的状态转移方式,描述汉语语音的特征矢量序列的时序过程,同时采用了动态时间匹配DTW的比对概念和直接特征状态而不是HMM法的隐状态。该模型具有多组子模型特点,在描述状态转移方面,增加了记录各状态的自转移次数,用其作权重可更好地利用特征信息,提高了在语速大范围变化时的识别率。
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