汉语连续语音识别相关论文
该文介绍了HMM的基本原理和基于HMM的语音识别方法,描述了汉语的语音学基础和识别框架,并从搜索算法的角度对连续语音识别方法进行......
汉语连续语音识别的研究已经进行了十多年,取得了一定的成果,但仍然有许多重大的技术问题亟待解决。首先,声学模型的鲁棒性和准确......
传统的基于MAP的语言模型自适应技术虽然在解决训练语料的数据稀疏问题上取得了很大的成功,然而该方法的前提是要求有一定量的主题......
针对汉语语音单音节结构的特点,考虑音节间协同发音的现象,本文提出了一种对三音子模型进行分级聚类的方法。与传统的基于决策树的......
本文提出了基于３维空间Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的汉语连续语音识别方法。本方法采用６０个音素单位的隐马尔可大模型（ＨＭＭ）和８个声调单位的ＨＭＭ作为识别用基元模型。音......
提出了一种基于MAP算法的连续语音识别无教师讲者自适应方法,给出了简单有效的渐进自适应公式.通过识别实验结果表明,提出的方法能......
定量地分析与评价经典隐马尔可夫模型（Hiddn Markov Model，HMM）的性能，是汉语连续语音识别研究中尚未解决并且亟需解决的问题。文章构......
为提高语音识别系统的性能,针对汉语语音的单音节结构的特点,提出了建立三音子识别单元的方法。这种方法完全利用语音学知识对上下......
考虑汉语连续语音中的协同发音现象对语音识别性能的提高是非常重要的。针对汉语语音的特点,提出了一种新的在汉语连续语音识别中......
