【摘 要】
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该文通过对连续语音识别中多种模型的比较、算法的研究和大量仿真计算实验,根据实际需要在几种算法上进行了改进,在理论和实践的基础上对设计一个实际方案的可行性进行研究,
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该文通过对连续语音识别中多种模型的比较、算法的研究和大量仿真计算实验,根据实际需要在几种算法上进行了改进,在理论和实践的基础上对设计一个实际方案的可行性进行研究,达到了预期的目的.主要工作如下:(1)通过对Baum-Welch重估算法的改进,使Baum-Welch重估算法应用于在线训练;(2)在模型初值选取算法上改进了K-means算法,避免了K-means算法用于数据划分时可能会出现的空集或划分不均匀;(3)通过以各种特征矢量的研 究比较,以LPC倒谱矢量和差分LPC倒谱矢量完整描述语音信号的静态信息和动态信息;(4) 通过对各种HMM模型的研究比较,采用精度较高、处理速度较快的从左到右无跳转半连续HMM系统,使方案设计针对词汇量的扩展构建了理论上可行的框架;(5)为实现语音处理的实时 性和保证数据的完整性,引入并行处理的多线程机制和共享队列,提供了一种高效的在高速数据采集和低速复杂数据处理之间进行速度匹配的具有普遍意义的方法,使有可能采用更精确的处理算法.
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