【摘 要】
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本文提出了一种新的用于片上的语音识别多级搜索算法.该算法以连续隐含马尔可夫模型(Continuous Density HMM,CDHMM)为基本识别框架.在保证识别率基本不变的前提下,大大降低
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本文提出了一种新的用于片上的语音识别多级搜索算法.该算法以连续隐含马尔可夫模型(Continuous Density HMM,CDHMM)为基本识别框架.在保证识别率基本不变的前提下,大大降低了片内存储空间的占用量,减少了识别搜索时间.在第二级识别候选词条的选取准则上,提出一种基于置信度的选择方法,更进一步改善了识别速度,增强了识别的稳健性.在200个语音命令的识别任务下,系统的识别率为98.83%.而当识别词条增加到600条时,该算法也具有良好的识别性能.
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