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线性预测HMM(Linear Prediction HMM,LPHMM)并没有象传统HMM那样引入状态输出独立同分布假设,但实用中识别性能并不佳.通过分析两种HMM的各自优劣,本文提出了一种新的语音识别的混合模型,将语音静态特性(基于传统HMM)和动态特性(基于LPHMM)分别描述又有机结合在一起,更为精确地刻划了真实的语音现象,同时又继承使系统的实现改动很小和较小的计算量.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,混合模型的识别性能显著好于LPHMM和传统HMM.理论上,本文还给出了LPHMM的一组闭式参数重估公式. 相似文献
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隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术,首先介绍了语音识别技术的原理和结构,然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法,最后利用Matlab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统,实现了数字0~9的识别. 相似文献
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以Xilinx公司Virtex-II Pro为开发平台,实现了一个基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)非特定人的孤立词语音识别系统.系统采用改进的基于语音对数域能量变化率的实时端点检测算法,仅对检测的有声段语音进行特征提取和解码,减少了要处理的语音帧数.实验表明系统在150词条的情况下识别率达到97.3%,识别时间为1.42倍实时. 相似文献
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提出了一种结合韵律信息的高性能汉语连续数字语音识别算法,该识别算法基于CHMM(连续隐马尔可夫模型),采用MFCC(MEL频率倒谱系数)为主要语音特征参数,结合韵律信息进行连续数字精确分割,能够有效区分易混数字。算法采用两级识别框架来提高语音识别率,其中,第1级对连续数字分割,在此基础上进行数字语音识别,输出各候选结果,第2级在候选结果中确定易混数字对,并运用韵律信息进一步选择正确结果。实验表明,最终汉语连续数字语音识别率有很大提高。 相似文献
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隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法的改进 总被引:3,自引:1,他引:2
本文提出了一种改进的隐马尔可夫模型(HMM)参数迭代算法,该算法克服了传统算法的缺点,提高了HMM参数系统的分辨率,把它用于语音识别,可以有效地提高语音识别率。 相似文献
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基于电话用户交换机的语音识别系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本论文对电话用户交换机研制了一个声控语音命令交换系统,该系统能够实现与特定人无关中小词汇量连续命令语音自动识别,研究中统计了用和命令语句,生成相应识别文法网络,识别系统的训练采用由子词模型构成的复合模型进行强化训练,识别采用令牌传递式改进Viterbi算法,提高系统的识别性能,论文比较了不同语音特征参数以及隐含马尔可夫模型状态数对电话语音识别精度的影响,研究中还开发识别系统拒识系统,在无拒识情况下 相似文献
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设计了一个嵌入式语音识别系统,该系统硬件平台以ADSP-BF531为核心,采用离散隐马尔可夫模型(DHMM)检测和识别算法完成了对非特定人的孤立词语音识别。试验结果表明,该系统对非特定人短词汇的综合识别率在90%以上。该系统具有小型、高速、可靠以及扩展性好等特点;可应用于许多特定场合,有很好的市场前景。文中讲述了该系统CODEC、片外RAM、ROM以及CPLD等与DSP的接口设计,语音识别运用的矢量量化、Mel倒谱参数、Viterbi等有关算法及其实际应用效果。 相似文献
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Lee Tranzai Zheng Fang Wu Wenhu Chen Daowen 《电子科学学刊(英文版)》2000,17(3):242-247
The co-articulation is one of the main reasons that makes the speech recognition difficult. However, the traditional Hidden Markov Models(HMM) can not model the co-articulation, because they depend on the first-order assumption. In this paper, for modeling the co-articulation, a more perfect HMM than traditional first order HMM is proposed on the basis of the authors' previous works(1997, 1998) and they give a method in that this HMM is used in continuous speech recognition by means of multilayer perceptrons(MLP), i.e. the hybrid HMM/MLP method with triple MLP structure. The experimental result shows that this new hybrid HMM/MLP method decreases error rate in comparison with authors' previous works. 相似文献
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语音识别隐马尔可夫模型的改进 总被引:7,自引:1,他引:6
由于在语音识别中被广泛应用的隐马尔可夫模型是一重马尔可夫模型,它不能充分地描述语音信号的时间相依性。虽然理论上可将HMM扩展成多重马尔可夫模型,但由于所需运算量和存储量将成指数增长而使其难以应用。因此,本文提出一种新模型,它是由HMM与一个能描述语音信号时间相依性的多维高斯密度函数相结合构成的。本文从理论上论证了新模型的合理性。对汉语不计声调的全部409个单音节的识别实验结果表明:新模型的识别率显 相似文献
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