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正反向隐马尔可夫模型及其在连续语音识别中的应用
被引量：
3
1
作者
王仁华
江辉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第10期63-68,共6页
本文针对语音信号中客观存在的正、反向依赖特性，明确提出了用条件概率的概念来定量表述语音信号的这种正、反向的马尔可大依赖关系，提出了描述语音信号这种正反向依赖关系的正反向隐马尔可夫模型（ＨＭＭ），并用实验证明了仅仅利用...
本文针对语音信号中客观存在的正、反向依赖特性，明确提出了用条件概率的概念来定量表述语音信号的这种正、反向的马尔可大依赖关系，提出了描述语音信号这种正反向依赖关系的正反向隐马尔可夫模型（ＨＭＭ），并用实验证明了仅仅利用语音反向依赖关系语音识别同样也能获得相当可观的识别性能。接着，本文针对孤立字和连续语音两种不同的识别任务，研究了在语音识别中同时利用这两种依赖信息的方法，并提出了一种连续语音识别中的新的搜索算法──正反向分半混合搜索。这种方法利用基于正向ＨＭＭ的正向Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索和基于反向ＨＭＭ的反向Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索的中间结果来有效地结合正反向依赖信息，实验证明正反向分半混合搜索方法确实一致地优于单用任何一种依赖信息的单向搜索识别方法。
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关键词
语音识别
连续语音识别
HMM模型
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职称材料
题名
正反向隐马尔可夫模型及其在连续语音识别中的应用
被引量：
3
1
作者
王仁华
江辉
机构
中国科学技术大学电子工程与信息科学系语音通信实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第10期63-68,共6页
文摘
本文针对语音信号中客观存在的正、反向依赖特性，明确提出了用条件概率的概念来定量表述语音信号的这种正、反向的马尔可大依赖关系，提出了描述语音信号这种正反向依赖关系的正反向隐马尔可夫模型（ＨＭＭ），并用实验证明了仅仅利用语音反向依赖关系语音识别同样也能获得相当可观的识别性能。接着，本文针对孤立字和连续语音两种不同的识别任务，研究了在语音识别中同时利用这两种依赖信息的方法，并提出了一种连续语音识别中的新的搜索算法──正反向分半混合搜索。这种方法利用基于正向ＨＭＭ的正向Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索和基于反向ＨＭＭ的反向Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索的中间结果来有效地结合正反向依赖信息，实验证明正反向分半混合搜索方法确实一致地优于单用任何一种依赖信息的单向搜索识别方法。
关键词
语音识别
连续语音识别
HMM模型
Keywords
Speech recognition, Continuous speech recognition, HMM model
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
正反向隐马尔可夫模型及其在连续语音识别中的应用
王仁华
江辉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996
3
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