【摘 要】
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在维吾尔语连续语音识别试验的声学层建模基础上,引用DDBHMM模型将上下文相关的三音子作为基本识别单元,并提出一种状态绑定的思想,对状态进行优化。为得到更充分的训练模型,
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学数学与系统科学学院,西安交通大学电子与信息工程学院,
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在维吾尔语连续语音识别试验的声学层建模基础上,引用DDBHMM模型将上下文相关的三音子作为基本识别单元,并提出一种状态绑定的思想,对状态进行优化。为得到更充分的训练模型,提高识别效率,对语料库进行扩充,在多组对比试验的基础上,分析扩充前后对声学层识别速度、准确率等各个方面的影响。
Based on the acoustic modeling of Uyghur continuous speech recognition experiments, DDBHMM model is used as the basic recognition unit, and a state binding idea is proposed to optimize the state. In order to get a more complete training model, improve the recognition efficiency and expand the corpus, based on the comparative experiments, the influence of the recognition speed and the accuracy of the acoustics layer before and after the expansion is analyzed.
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