【摘 要】
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运用统计方法,采用梅尔倒谱系数作为声学特征,重点研究了在小规模词汇量下,基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型(HMM)的声学建模方法,开发了适合电网调度环境的声学模型,提高了
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运用统计方法,采用梅尔倒谱系数作为声学特征,重点研究了在小规模词汇量下,基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型(HMM)的声学建模方法,开发了适合电网调度环境的声学模型,提高了调度语音的识别精度.实现了基于HTK(基于HMM模型的语音处理工具)的上下文相关的声学模型自动化训练方法,在采集到的电网调度语音数据集上采用24h语音数据进行训练,在测试集上达到95.76%的识别精度.
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