基于分段模型的连续语音识别

摘要：

近年来在大词汇连续语音识别的研究取得了长足的进步,隐马尔柯夫模型(HMM)是连续语音识别的核心部分.但是HMM对语音信号的描述还不完善,为此人们提出了很多替代模型,其中一类将语音信号描述为长度随机的特征矢量序列,称为随机分段模型(StochasticSegmentModels),简称为分段模型(SM).该文将首先阐述分段模型的原理,并将分段模型和隐马尔柯夫模型进行比较,其次给出基于分段模型的识别和模型训练算法,最后给出实验结果并进行了讨论.

关键词：隐马尔柯夫模型(HMM)、分段模型(SM)、语音识别

所属期刊栏目：17

分类号：TN91

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-47