系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2005年
2期
343-348,356
,共7页
动态时间伸缩%隐马尔柯夫模型%分段模型%观测向量%时频特征分析
動態時間伸縮%隱馬爾柯伕模型%分段模型%觀測嚮量%時頻特徵分析
동태시간신축%은마이가부모형%분단모형%관측향량%시빈특정분석
通过对hidden Markov model(HMM)和segment model(SM)模型的简要分析,指出了它们的某些缺陷,提出了一种新的基于汉字音节整体的Melfrequency cepstrum coefficients(MFCC)向量模型.该模型能够根据各个音节的持续时间动态地调整帧长,进而比较完整地表现了语音时频信息的演化过程.实验数据显示,在同样的测试奈件下,对于上下文相同的同性语音,帧数固定比帧长固定的识别率改善3.0%以上.还分析了几个主要影响汉字语音识别率的参数.研究表明,参数设置是否得当对于识别率有一定的影响.
通過對hidden Markov model(HMM)和segment model(SM)模型的簡要分析,指齣瞭它們的某些缺陷,提齣瞭一種新的基于漢字音節整體的Melfrequency cepstrum coefficients(MFCC)嚮量模型.該模型能夠根據各箇音節的持續時間動態地調整幀長,進而比較完整地錶現瞭語音時頻信息的縯化過程.實驗數據顯示,在同樣的測試奈件下,對于上下文相同的同性語音,幀數固定比幀長固定的識彆率改善3.0%以上.還分析瞭幾箇主要影響漢字語音識彆率的參數.研究錶明,參數設置是否得噹對于識彆率有一定的影響.
통과대hidden Markov model(HMM)화segment model(SM)모형적간요분석,지출료타문적모사결함,제출료일충신적기우한자음절정체적Melfrequency cepstrum coefficients(MFCC)향량모형.해모형능구근거각개음절적지속시간동태지조정정장,진이비교완정지표현료어음시빈신식적연화과정.실험수거현시,재동양적측시내건하,대우상하문상동적동성어음,정수고정비정장고정적식별솔개선3.0%이상.환분석료궤개주요영향한자어음식별솔적삼수.연구표명,삼수설치시부득당대우식별솔유일정적영향.
