【摘 要】
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在语音识别中 ,如何经济地挑选语音训练语料 ,使其覆盖尽可能多的语音现象是一个非常重要的问题 .传统的语音训练语料采用手工挑选后再进行检验和补充的方法 ,此方法难以保证
【基金项目】
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国家自然科学基金! (No.6 9835 0 30 )资助
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在语音识别中 ,如何经济地挑选语音训练语料 ,使其覆盖尽可能多的语音现象是一个非常重要的问题 .传统的语音训练语料采用手工挑选后再进行检验和补充的方法 ,此方法难以保证所选语料语音现象的覆盖率 .该文提出了一种自动地从大规模语料库中挑选语料的搜索算法 ,此算法不但能使所选语料覆盖几乎所有语音现象 ,而且能保证训练语料中三音子和类三音子有足够的样本个数 ,使训练数据不过于稀疏 ,为训练正确而可靠的语音模型打下了坚实的基础 .
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