【摘 要】
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本文提出了一种基于模糊矢量量化和隐马克柯夫模型模糊训练的语音识别新方法。利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察
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本文提出了一种基于模糊矢量量化和隐马克柯夫模型模糊训练的语音识别新方法。利用模糊矢量量化替代了传统方法中的矢量量化，语音特征参数序列经过模糊矢量量化后得到模糊观察符号序列。在此基础上提取出一个反映训练样本总体随机变化特性的模糊观察符号序列，然后用它对该音节的ＨＭＭ进行一次性全局训练，训练算法经传统的Ｂａｕｍ－Ｗｅｌｃｈ算法改进得到。经十个汉语数字的对比实验表明，该训练算法大大提高了系统的训练速度，
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