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11.
研究了分布式语音识别系统(DSR)的架构,实现并测试了客户端/服务器架构的分布式语音识别系统。系统采用基于段长分布的隐含马尔可夫模型(DDBHMM)的识别算法,使用多服务器、多客户端的系统架构,采用负载平衡的方式分配识别资源,能够达到稳定高效的性能。  相似文献   
12.
本文从语音状态驻留长度分布出发,建立了一个非齐次隐含马尔可夫(Markov)语音识别模型。这个模型更接近语音信号物理实际,训练和识别的时间、空间复杂性比经典的HMM模型有很大的改进。文中描述了新模型的训练和识别算法,介绍了根据这一模型所设计的一个汉语孤立字全字表的实时识别和理解系统。  相似文献   
13.
汉语语音识别中的拼音多候选问题   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文研究了汉语语音识别中的拼音多候选问题,提出了引入语言知识后的一种拼音多候选选择方法,并给出了采用N元拼音文法法模型时的候选选择算法。实验表明,该方法取得了很好的效果.  相似文献   
14.
本文研究了在汉语语音识别中如何根据识别任务的主题相关性自动调整语言模型,即语言模型的主题自适应问题。提出了利用梯度投影法在最大似然估计准则下将不同主题的语言模型进行线性插值的方法。实验表明,该方法可以有效地提高系统的识别率和稳健性,特别是对于主题明确的识别任务改善尤为明显。同时,为了解决新系统识别速度较慢的问题,本文在音字转换过程中采取了多路搜索策略,在与基线系统识别速度相当的情况下识别率仍获得了明显改善。  相似文献   
15.
HMM的观测概率能否很好描述模型的实际分布对识别性能有很大的影响。为了比较汉语三音子模型在不同观测概率情况下的差异,本文构造了三种不同模型,及其训练和识别算法。通过从多方面对这三个模型进行比较,得出结论,为今后汉语三音子模型观测概率的选择提供依据。  相似文献   
16.
GMD-SDDBHMM语音识别模型和分类训练方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文将混合高斯分布应用于一种非齐次隐含马尔可夫模型——简化的基于段长分布的隐含马尔可夫模型。新模型使语音识别率得到了改善。由于通常的模型训练方法训练时间太长,本文提出了一种分类训练方法,在不降低最终模型性能的前提下,使训练可以分布式完成。  相似文献   
17.
本文对计算机语音命令理解的算法作了一些探索性的研究。首先针对词图结构的特点提出了一种词图树扩展理解算法,通过分析与实验比较,发现该算法在保证精确率的下降很小的条件下可获得比传统的Nbest路径理解算法高得多的召回率,而计算效率仅相当于Nbest路径理解算法中句子候选数取值很小时的情况;其次根据对实验结果的分析与观察,给出了一种行之有效的命令理解容错算法,使得理解召回率提高到91.7% ,精确率仍保持在90%以上,而理解错误率降低了13.5% ,同时计算复杂度的上升几乎可以忽略。  相似文献   
18.
文中讨论了一个多路并行语音识别引擎的设计与实现。在介绍多路语音识别系统的整体结构的基础上,着重介绍了该引擎主要功能模块和设计方法,给出了优化引擎内存和性能的一些方法。  相似文献   
19.
电话语音识别系统   总被引:5,自引:1,他引:5  
讨论了一个典型的电话语音识别系统的设计与实现。首先提出了系统的整体模型,之后给出了系统的整体结构和系统的主要模块。较详细地介绍了声学层识别的速度优化和电话信道补偿问题,以及语言模型的容错算法和基于语义依存关系的容错理解模型,并对系统各层次模块性能进行了实验测试。  相似文献   
20.
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