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基于FVQ/HMM的无教师说话人自适应 被引量:1
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作者 赵力 邹采荣 吴镇扬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期967-969,共3页
本文提出了一种新的语音识别方法 ,它综合了VQ、HMM和无教师说话人自适应算法的优点 ,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立FVQ/HMM ,同时采用基于模糊矢量量化的无教师自适应算法 ,来改变FVQ/HMM的各状态的码... 本文提出了一种新的语音识别方法 ,它综合了VQ、HMM和无教师说话人自适应算法的优点 ,在每个状态通过用矢量量化误差值取代传统HMM的输出概率值来建立FVQ/HMM ,同时采用基于模糊矢量量化的无教师自适应算法 ,来改变FVQ/HMM的各状态的码字 ,从而实现对未知说话人的码本适应 .本文通过非特定人汉语数码 (孤立和连续数码 )语音识别实验 ,把该新的组合方法同基于CHMM的自适应和识别方法进行了比较 ,实验结果表明该方法的自适应和识别效果优于基于CHMM的方法 . 展开更多
关键词 语音识别 模糊集 VQ HMM 无教师说话人自适应 矢量量化 隐马尔可夫模型法
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