嵌入式语音识别系统的快速高斯计算实现

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在基于隐含马尔可夫模型(HMM)的连续语音识别系统中,模型状态的高斯分布输出概率的计算会占到整个系统计算量的30%到70%。该文基于语音识别在缺乏浮点运算能力的嵌入式系统上的实现,给出了一种快速高斯计算的新方法。该方法使所有模型状态都共享一个有限的高斯输出概率集,以减少计算复杂度,并且无需重新训练模型参数。在嵌入式平台上的实验数据表明,识别速度能获得15%~25%的提高,而且识别率没有大幅降低。
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