【摘 要】
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该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声学特点.自适应技术从实现方法上可分为基于特
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该论文回顾了汉语连续语音识别的基础知识,包括隐含马尔可夫模型、语音特征参数的提取、声学模型、语言模型、识别过程和汉语的声学特点.自适应技术从实现方法上可分为基于特征向量转换和基于模型参数转两大类.例谱均值归一化是一种简单有效的基于特征向量转换的方法,基于模型参数转换的方法最流行的是最大后验概率算法和最大似然线性回归技术.该文对以上的算法进行了详细的介绍.在实验中我们建立了汉语的关键词识别系统和汉语的大词汇表连续语音识别系统.该文还研究了撰写方式的说话人自适应,提出了多遍处理的自适应方法;置信度评估则分两步：先用较为简单的方法排除一部分错误识别结果,再用基于N-Best的评分方法挑出置信度最高的结果,新的方法相对非特定说话人的模型和参考模型都有明显改进.
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