论文部分内容阅读
针对考虑状态持续时间的HMM，在非线性动态规划的基础上设计了改进的Viterbi算法，并给出了Viterbi算法和K－means聚类结合的语音识别过程，最后分别为一般和考虑状态持续时间的HMM及Viterbi算法对50个汉语音节进行了识别实验，结果表明，考虑状态持续时间并应用改进的Viterbi算法时，虽然语音训练过程要慢一些，但其识别速度几乎一样的，而且误识率有明显的降低，取得了很好的效果。