【摘 要】
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该文首先详细介绍了一种应用于中小词汇量语音识别系统的经典DTW算法的改进型--分层监督式DTW(SDTW),它将非线性分段(NLS)技术引进DTW模型,使DTW算法的模板匹配在导师信号的
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该文首先详细介绍了一种应用于中小词汇量语音识别系统的经典DTW算法的改进型--分层监督式DTW(SDTW),它将非线性分段(NLS)技术引进DTW模型,使DTW算法的模板匹配在导师信号的约束下进行,在加快了识别算法的匹配速度同时也保证了识别率.随后该文又将NLS思想应用在大词汇量的语音识别中,通过压缩模板的第一级筛选对整个词汇集进行粗分类,此后再用DTW算法进行精确的识别,事实证明用这种方法可以在保证很高的识别率的同时达到较快的识别响应速度,在特定人语音识别实验中,系统目前的最高首选识别率为97.1%,平均响应时间为0.8秒.该文实现了一个完整的汉语言语转换系统,它包括了文语转换所需的所有单元,并且在现有规则的作用下可以合成出清晰可懂的语音.该系统中同时采用了三种文语转换方法、三种基本的自动分词算法、一部字音索引的分词词典和两种合成规则模型.
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