一种连续语音识别的特征缩减方法

摘要

一种连续语音识别的特征缩减方法，包括如下步骤：步骤1.准备训练集，计算语音特征维度均值；步骤2.使用倒谱均值归一化在单一语音样本的特征上减去倒谱系数特征的均值，剔除离群数据；步骤3.在剔除离散特征分布的数据后，使用全局特征均值仿射变换缩放均值的方法对训练集全部训练样本的语音数据特征做提取；步骤4.进行计算特征归一化处理，替换训练样本中的特征帧，得到缩减特征后的训练集。本发明通过减少特征的表征方面提出特征缩减的训练方法。针对于大数据量的声学模型训练,提升识别效果，降低误识别并减少了训练时间。