【摘 要】
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在汉语连续语音识别过程中,经常对语音端点的判断发生错误,导致了识别成功率的下降.针对这个问题,作者进行了研究,在该文中提出了一种综合利用各种识别特征进行连续语音端点
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在汉语连续语音识别过程中,经常对语音端点的判断发生错误,导致了识别成功率的下降.针对这个问题,作者进行了研究,在该文中提出了一种综合利用各种识别特征进行连续语音端点检测的方法,并且把语音分段的过程分成两个阶段:初步分段过程和最终分段过程.初步分段过程使用了能量和过零率这两个主要特征进行端点检测,重点是合理选择两个重要参数——门限和统计帧长度的取值;在最终分段过程中,作者首先通过比较几种特征的识别效果,选择卡尔曼滤波参数作为再次分段的识别特征,还提出了一种新的识别特征——周期性缓变特征,使用这两个特下分别在子语音段内进行端点检测.根据对大量实验语音的统计结果,由于使用了新的识别特征,并且先进了合适的重要参数值,作者的方法提高了汉语连续语音端点检测的识别正确率.
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