【摘 要】
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研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术,提出采用k-means(k-均值)算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境,实现了对音素模型的混合密度的优化,实验结果表明,采用k-means算法的语境相关矢量
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研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术,提出采用k-means(k-均值)算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境,实现了对音素模型的混合密度的优化,实验结果表明,采用k-means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简单合并决策树叶子所得到的平均分布密度提高4%~10%。
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