【摘 要】
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提出了一种基于统合高维对角协方差的CHMM语音识别方法,该方法在语音观察矢量中设定一阈值,将高维特征分量的对角协方差舍去不用,而用一固定值代替,能有效地消除高维特征分量贡献比率较小引起的误差;另外根据该方法的高斯分布函数表达形式,引入一种计算方法,降低其计算复杂度.通过对非特定人汉语数码串语音识别的实验数据表明,基于统合高维对角协方差矩阵系统与基线系统相比,识别率从基线系统的90.75%提高到94
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提出了一种基于统合高维对角协方差的CHMM语音识别方法,该方法在语音观察矢量中设定一阈值,将高维特征分量的对角协方差舍去不用,而用一固定值代替,能有效地消除高维特征分量贡献比率较小引起的误差;另外根据该方法的高斯分布函数表达形式,引入一种计算方法,降低其计算复杂度.通过对非特定人汉语数码串语音识别的实验数据表明,基于统合高维对角协方差矩阵系统与基线系统相比,识别率从基线系统的90.75%提高到94.17%,计算时间从基线系统的100%降低到87.7%.
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