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汉语连续语音识别系统中三音子模型的优化

         

摘要

为了更准确地估计状态聚类前有调三音子的模型参数,从而提高聚类后捆绑状态的精度及系统的识别性能,针对汉语连续语音识别中,有些有调三音子的训练样本数非常少,而其对应的无调三音子的训练样本数相对较多的情况,提出用其对应的无调三音子的模型参数进行初始化,并用最大后验概率准则训练模型.汉语大词汇量连续语音识别实验表明,该方法可以提高训练语料中稀疏三音子聚类前的模型精度,从而提高系统的识别性能.

著录项

  • 来源
    《计算机应用研究》 |2013年第10期|2920-2922|共3页
  • 作者单位

    北京理工大学信息与电子学院;

    北京100081;

    中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;

    北京100190;

    河北师范大学物理科学与信息工程学院;

    石家庄050024;

    中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;

    北京100190;

    中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;

    北京100190;

    北京理工大学信息与电子学院;

    北京100081;

    中国科学院声学研究所中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;

    北京100190;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 语音信号处理;
  • 关键词

    决策树聚类; 三音子模型; 声韵母; 最大后验概率;

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