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本文以非线性语音分段为基础提出了一种非齐次隐马尔可夫模型,与线性的语音分段相比,弥补了由于线性分段所产生的段间噪声,同时消除了音元的段间漂移。语音识别系统对于背景噪声十分敏感,同时由于信道的失配也会造成识别性能的严重下降。本文提出了非线性分段的非齐次HMM,经实验证明,可以提高语音识别系统在信道失配和噪声失配时的识别性能。