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基于MCE/GPD的语音识别及其一种Robust应用中初始参数的选择
被引量:
3
1
作者
韩纪庆
高文
+1 位作者
张磊
王承发
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2000年第7期41-44,共4页
首先讨论了基于MCE/GPD的语音识别研究的最新进展。在此基础上 ,提出了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法 ,该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征。由于梯度下降法产生的是局部最优解 ,因此 ,寻找较好...
首先讨论了基于MCE/GPD的语音识别研究的最新进展。在此基础上 ,提出了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法 ,该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征。由于梯度下降法产生的是局部最优解 ,因此 ,寻找较好的环境特征初始值就显得非常重要。最后 。
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关键词
语音识别
环境特征
梯度下降法
计算机应用
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职称材料
一种语音识别中的环境自适应方法
2
作者
韩纪庆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第1期69-70,77,共3页
众所周知,训练和测试环境的不同严重影响了语音识别系统的性能。该文提出了一种新的测试环境自适应的方法,它能在测试进行过程中逐步地学得环境特征,而不需要事先获得测试环境的样本数据,从而改变了语音识别系统性能。
关键词
语音识别
环境自适应
最小分类错误
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职称材料
题名
基于MCE/GPD的语音识别及其一种Robust应用中初始参数的选择
被引量:
3
1
作者
韩纪庆
高文
张磊
王承发
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨
出处
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2000年第7期41-44,共4页
基金
863计划!(863306ZT03023)
黑龙江省留学回国人员基金!(L992)
文摘
首先讨论了基于MCE/GPD的语音识别研究的最新进展。在此基础上 ,提出了一种环境特征判别学习的Robust语音识别方法 ,该方法基于最小分类错误准则利用梯度下降法迭代地学习环境特征。由于梯度下降法产生的是局部最优解 ,因此 ,寻找较好的环境特征初始值就显得非常重要。最后 。
关键词
语音识别
环境特征
梯度下降法
计算机应用
Keywords
Robust
speech recognition
,
environment
al features, Gradient descent algorithm,
minimum classification error
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种语音识别中的环境自适应方法
2
作者
韩纪庆
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第1期69-70,77,共3页
基金
教育部留学回国人员科研启动基金
哈尔滨工业大学跨学科交叉研究基金(编号:HIT.MD.200001)
文摘
众所周知,训练和测试环境的不同严重影响了语音识别系统的性能。该文提出了一种新的测试环境自适应的方法,它能在测试进行过程中逐步地学得环境特征,而不需要事先获得测试环境的样本数据,从而改变了语音识别系统性能。
关键词
语音识别
环境自适应
最小分类错误
Keywords
speech recognition
,
environment adaptation
,
minimum classification error
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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MCE/GPD的语音识别及其一种Robust应用中初始参数的选择
韩纪庆
高文
张磊
王承发
《高技术通讯》
EI
CAS
CSCD
2000
3
在线阅读
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职称材料
2
一种语音识别中的环境自适应方法
韩纪庆
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002
0
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职称材料
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