【摘 要】
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语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models（HMM）模型的训练技术.然而,经典的训练算法（Baum-Welch算法）有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江师范大学行知学院
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语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models（HMM）模型的训练技术.然而,经典的训练算法（Baum-Welch算法）有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部最优解,这就影响了系统的最终识别率.针对传统语音识别系统识别率较低的现状,提出了一种改进的小波变换HMM语音识别算法.该算法首先通过小波变换对原始语音信号进行了降噪处理,然后使用语音样本对利用遗传算法改进后的HMM模型进行训练,并用于语音识别.实验结果表明：所提出的算法实用有效,识别率显著提高.
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