【摘 要】
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语音识别中，通常把发音过程看作短时平衡的随机过程，为同时兼顾到平隐性和短时性，马尔可失链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中，首次引进了多元统计分析的理论，用Fish
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语音识别中，通常把发音过程看作短时平衡的随机过程，为同时兼顾到平隐性和短时性，马尔可失链成为语音建模的有效工具。本文在声学模型研究中，首次引进了多元统计分析的理论，用Fisher算法对语音模型的状态中心分类进行了研究，提出了一种新的基于Fisher算法的状态中心估计方法，并同时指出了在汉语语音识别中，HMM状态数宜取在6－8之间。
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