【摘 要】
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为了改善传统语音识别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行语音识别。针对声音频率信号识别
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572015DY07);国家级大学生创新创业训练计划(201810225364);哈尔滨市科技创新人才专项资金项目(2013RFQXJ100)
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为了改善传统语音识别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行语音识别。针对声音频率信号识别率较低的问题,本文采用了快速傅立叶变换和动态差分的方法进行MFCC特征提取。实验证明,相比于单独的SGMM、SGMM+MMI等语音识别算法,该算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义。
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