【摘 要】
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提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率；然后，运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段（即音素边界检测），计算每
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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提出了一种融合音素边界信息的语音样例快速检索方法。该方法首先提取查询样例和测试集的音素后验概率；然后，运用层次凝聚聚类算法将音素后验概率序列分段（即音素边界检测），计算每个分段的平均向量并将其分别组成新查询和新索引，再运用动态时间规整进行语音样例的检索；最后，使用虚拟相关反馈技术对检索结果进行修正。实验结果表明：尽管此方法的检索精度略低于直接运用动态时间规整进行检索的检索精度，但其检索速度大大优于后者，且与其他相关文献提出的方法相比，此方法在检索速度方面也具有明显优势。
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