【摘 要】
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面向训练语料有限的语音识别任务,基于动态时间规整（dynamic time warping,DTW）算法对俄语语音进行识别。首先,以跨语言标注的语音语料为资源基础,研究融合音字转换和机器翻译
【机 构】
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中国人民解放军外国语学院语言工程系
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面向训练语料有限的语音识别任务,基于动态时间规整（dynamic time warping,DTW）算法对俄语语音进行识别。首先,以跨语言标注的语音语料为资源基础,研究融合音字转换和机器翻译的语音识别方法。其次,结合俄语语音特点,以元音为中心设置动态门限阈值,实现精确至音节的端点检测,识别速度提高了34.4%,准确率提高了14%。然后,综合时域、频域分析,提取反映语音静态特征和动态变化的参数模板。另外,引入全局限制和早弃策略改进DTW算法,避免病态匹配,缩小计算规模,使速度提高了19.7%,准确率提高了4
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