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基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法
被引量：
2
1
作者
罗宇
杜利民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第10期1654-1657,共4页
本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 .实验结果表明 :SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子...
本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 .实验结果表明 :SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子的识别正确率 ,从而显著增强了语音识别系统的噪声鲁棒性 .
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关键词
语音识别系统
子
带
加性噪声
鲁棒性
重建
算法
实验结果
正确率
单高斯模型集
汉语美子带特征重建
缺失
特征
方法
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职称材料
题名
基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法
被引量：
2
1
作者
罗宇
杜利民
机构
中科院声学所语音交互技术研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第10期1654-1657,共4页
基金
国家 973重点基础研究发展项目"图像
语音
自然语言理解和知识挖掘 -汉语自然口语对话的理论和实验平台研究"(G 1 9980 30 50 5)
文摘
本文提出了基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建 (SGMDI)方法 ,并通过试验研究了该算法对提高语音识别系统加性噪声鲁棒性的作用 .实验结果表明 :SGMDI方法能够明显提高语音识别系统对各类音子尤其是容易被加性噪声破坏的清辅音音子的识别正确率 ,从而显著增强了语音识别系统的噪声鲁棒性 .
关键词
语音识别系统
子
带
加性噪声
鲁棒性
重建
算法
实验结果
正确率
单高斯模型集
汉语美子带特征重建
缺失
特征
方法
Keywords
Algorithms
Mathematical models
Robustness (control systems)
Spurious signal noise
Vectors
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
TN919.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于单高斯模型集的汉语美子带特征重建算法
罗宇
杜利民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
2
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