【摘 要】
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由于实际环境中各种噪声的干扰 ,语音识别的准确率会受到不同程度的影响 ,因此 ,鲁棒性技术已成为语音识别的一个研究热点。其中 ,并行模型组合方法 (PMC)在提高模型对环境的
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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由于实际环境中各种噪声的干扰 ,语音识别的准确率会受到不同程度的影响 ,因此 ,鲁棒性技术已成为语音识别的一个研究热点。其中 ,并行模型组合方法 (PMC)在提高模型对环境的适应性方面发挥着重要作用。分析了PMC中如何解决其技术难点的一些方法 ,并作了相应的优化改进 ,从而使PMC方法能适用于较为复杂的实际情况。实验利用了剑桥大学的HTK语音识别工具包 ,并加入自行开发的算法 ,可用于对 0～ 91 0个中文数字组成的数字串进行连续语音识别。结果表明 ,在不同的噪声环境下 ,新的PMC技术能显著提高识别率
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