基于连续语音识别的码本数据信息优化研究

摘要：

在语音识别技术中,矢量量化起着非常关键的作用.矢量量化的码本设计过程中,经典的LBG算法对初始码本非常敏感,初始码本的选取不但影响迭代的收敛速度,很大程度上还影响最终码本的性能.本文提出一种新的初始码本生成算法,通过距离调节参数进行迭代来更细致地划分矢量空间,进而改善码本质量.新算法与其他算法进行对比,在类间离散度、矢量量化不均匀度和收敛性等性能指标上,都具有明显优势,同时将新算法得到的初始码本经LBG算法再次优化后,应用于非特定人汉语连续语音识别,实验结果证实了新算法的有效性.

关键词：语音识别、码本优化、矢量量化、初始码本

所属期刊栏目：30

分类号：TN912.3

资助基金：廊坊市科技局科技支撑计划项目2017011061

在线出版日期：2020-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13