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现在隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音信号处理的重要方法被广泛地应用到语音识别等领域。然而由于传统的HMM在每个状态处理的各帧语音信号都与前后的时间顺序无关,所以影响了HMM描述语音信号时间相关等动态特性的能力,降低了语音识别的性能。针对这个问题,本文提出了连续状态HMM的设想。
基于连续状态HMM的汉语语音识别方法
【摘 要】
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现在隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音信号处理的重要方法被广泛地应用到语音识别等领域。然而由于传统的HMM在每个状态处理的各帧语音信号都与前后的时间顺序无关,所以影响了H
【机 构】
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江苏信息职业技术学院,江苏,无锡,214061;东南大学无线电工程系,江苏,南京,210096东南大学无线电工程系,江苏,南京,210096
【出 处】
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2005年津、鲁、浙、苏声学学术会议暨全国物理声学学术会议
【发表日期】
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2005年10期
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