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普通话连续数字串语音识别的持续时间模型
1
作者
董蓉
袁俊
朱杰
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期1529-1532,共4页
在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 Viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明...
在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 Viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明了 Gamma分布更能精确反映汉语字模型的持续时间特性 .文中还在外惩罚模型的基础上提出了预加重分段内惩罚持续时间模型和全局内惩罚持续时间模型两种改进算法 .实验表明 ,结合持续时间模型的语音识别算法可以有效地减少删除与插入错误率 ,使总体识别错误率比基带系统减少了 47.74% .
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关键词
普通话连续数字串
持续时间模型
VITERBI解码
连续
语音识别
GAMMA分布
惩罚函数
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题名
普通话连续数字串语音识别的持续时间模型
1
作者
董蓉
袁俊
朱杰
机构
上海交通大学电子工程系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第10期1529-1532,共4页
文摘
在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 Viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明了 Gamma分布更能精确反映汉语字模型的持续时间特性 .文中还在外惩罚模型的基础上提出了预加重分段内惩罚持续时间模型和全局内惩罚持续时间模型两种改进算法 .实验表明 ,结合持续时间模型的语音识别算法可以有效地减少删除与插入错误率 ,使总体识别错误率比基带系统减少了 47.74% .
关键词
普通话连续数字串
持续时间模型
VITERBI解码
连续
语音识别
GAMMA分布
惩罚函数
Keywords
duration model
Viterbi decoding
continuous speech recognition
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
普通话连续数字串语音识别的持续时间模型
董蓉
袁俊
朱杰
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
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