10.3321/j.issn:1002-8331.2005.25.020
改进的MKM算法及其在语音识别中的应用
提出了一种用于矢量量化的改进的聚类算法,该算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基础上,对初始码本的生成、失真测度的选择、非典型胞腔的处理等方面进行了改进,从而减少了原算法在能量和增益上对聚类结果的影响.并将该算法应用于波形编辑孤立字识别器,这种识别器直接对语音样本的时域波形进行训练和聚类,不需要提取语音参数,算法复杂度较低,加上提出的聚类算法失真测度简单易实现,对芯片的运算能力要求不高,非常适用于有低成本要求的语音识别器场合.通过中文元音字识别的实验证明,在相同码本尺寸下,运用改进后的聚类算法的识别器的识别率有所提高.
MKM算法、矢量量化、孤立字识别
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2005-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
65-67,90