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本文采用KL(Kullback-Leibler)鉴别信息作为修正的隐Markov模型的距离测度。推导了该距离测度的解析式,证明了其收敛性。在不同大小的训练集和模型状态数下实验研究了模型距离,实验验证了这种距离测度用于语音识别的合理性和可行性。 相似文献
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本文用修正的隐Markov模型的KL鉴别信息作为失真测度进行语音识别粗分类。文中证明了分类方法的可行性,给出了分类算法,实验研究了分类的正确率与子集间交叠率的关系。 相似文献
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语音识别隐马尔可夫模型的改进 总被引：7，自引：1，他引：6
由于在语音识别中被广泛应用的隐马尔可夫模型是一重马尔可夫模型，它不能充分地描述语音信号的时间相依性。虽然理论上可将ＨＭＭ扩展成多重马尔可夫模型，但由于所需运算量和存储量将成指数增长而使其难以应用。因此，本文提出一种新模型，它是由ＨＭＭ与一个能描述语音信号时间相依性的多维高斯密度函数相结合构成的。本文从理论上论证了新模型的合理性。对汉语不计声调的全部４０９个单音节的识别实验结果表明：新模型的识别率显 相似文献
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