【摘 要】
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本论文研究了声学模型的变码本数子空间聚类、声学模型的定点化、声学模型中不同声学基元的复合以及语音信号的实时盲分离.这四个部分的研究目标是减小语音识别的资源占用或
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本论文研究了声学模型的变码本数子空间聚类、声学模型的定点化、声学模型中不同声学基元的复合以及语音信号的实时盲分离.这四个部分的研究目标是减小语音识别的资源占用或者提高语音识别的性能,其中前两个部分致力于减少语音识别资源,后两个部分致力于提高语音识别性能.首先,本文分析了MFCC特征矢量各元素的相对重要程度,分析了特征矢量之间元素的相关性,提出了一种合适的子空间划分方法.其次,本文分析了在嵌入式系统上应用时声学模型定点化的必要性,提出了在声学模型定点化过程中关键数学函数以及均值、协方差等参数的定点化原理.再次,本文研究了由不同声学基元训练的声学模型的复合.最后,本文研究语音信号盲分离的实时算法.
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