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吴善培 《北京邮电大学学报》1992,15(3):15
本文介绍多码本离散隐马尔可夫模型用于含噪声语音识别的研究成果.特定人识别系统对孤立数字的识别率,在低噪声环境下可达100%,在高噪声环境下(信噪比 SNR 低于-7 dB)达63.9%. 相似文献
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语音识别中基于最小误识率准则的区分训练方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出两种基于最小误识率准则的区分训练方法,将目标函数直接建立在Viterbi解码的基础上,以保证所得的隐马尔可夫模型(HMM)参数能提高识别率。 相似文献
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讨论了半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)及其在孤立数字语音识别中的应用.提出了一种新的 Viterbi 分段统计算法来估计 SCHMM 参数,降低了模型参数估计的计算量,提高了识别率. 相似文献
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一种改进的神经网络训练算法 总被引:3,自引:1,他引:2
针对递归最小二乘反向传播训练(RLS-BP) 算法在推导过程中因引入近似公式而影响了收敛速度的进一步提高的情况,提出了一种改进的RLS-BP训练算法,它通过修改误差性能测度使推导过程中不引入近似公式,进一步提高了收敛速度.实验也表明改进的RLSBP算法比原算法的收敛速度一般要快,有较好的实用价值. 相似文献
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将人耳听觉感知方面的知识用于孤立数字语音识别,提取出感知线性预测倒谱参数(PLPC).对PLPC参数和线性预测倒谱参数(LPCC)进行比较,得出使用8阶PLPC参数可以获得优于12阶LPCC参数的性能.采用基于PLPC参数的多种特征参数进行识别,非特定人识别率可以达到近97%. 相似文献