首先,给出结合韵律信息的系统框架。然后,针对汉语的特点,解决了韵律相关的语音识别系统中建模单元选择、模型训练等问题,并在多空间概率分布隐马尔可夫模型(multiple-space distribution hidden Markov mod-el,MSD-HMM)框架下构建了韵...首先,给出结合韵律信息的系统框架。然后,针对汉语的特点,解决了韵律相关的语音识别系统中建模单元选择、模型训练等问题,并在多空间概率分布隐马尔可夫模型(multiple-space distribution hidden Markov mod-el,MSD-HMM)框架下构建了韵律相关的语音识别系统。最后,通过语音识别的实验验证了方法的有效性。在"863"测试集上,该方法能够达到76.18%的带调音节识别正确率。展开更多
文摘首先,给出结合韵律信息的系统框架。然后,针对汉语的特点,解决了韵律相关的语音识别系统中建模单元选择、模型训练等问题,并在多空间概率分布隐马尔可夫模型(multiple-space distribution hidden Markov mod-el,MSD-HMM)框架下构建了韵律相关的语音识别系统。最后,通过语音识别的实验验证了方法的有效性。在"863"测试集上,该方法能够达到76.18%的带调音节识别正确率。
