【摘 要】
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该文针对非特定人命令集汉语语音识别,就实用语音识别系统中涉及到的若干关键技术,进行了较深入的研究和探讨.1)在分析比较DTW和HMM两种语音识别系统的基础上,通过改进的多段
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该文针对非特定人命令集汉语语音识别,就实用语音识别系统中涉及到的若干关键技术,进行了较深入的研究和探讨.1)在分析比较DTW和HMM两种语音识别系统的基础上,通过改进的多段矢量量化(MSVQ)方法优化模板,实现了基于DTW的算法压力小、模板体积小、识别性能良好的非特定人命令集语音识别系统.2)提出基于MSVQ模板的区别性训练方法,该方法通过MCE/GPD算法对模板进行优化训练.与尽可能精确的描述训练数据的不同的最大相似度训练相比,区别性训练主要考虑模板的区分能力,能明显提高系统的识别率.3)该文提出基于MCE/GPD算法的说话人自适应方法,它既有良好的收敛特性,又能实现快速的自适应.4)该文在背景噪声情况下,采用倒谱均衡方法进行特征补偿;在信道失真的情况下,采用MCE/GPD自适应算法学习新环境特征,自适应调整模板参数,都取得了良好的识别效果.5)设计了一个基于DSP的硬件系统,用于实现一个实用的语音识别系统.
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