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HMM
- HMM非特定人连续语音识别的嵌入式实现
speechsignalprocessingincar
- 汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个 基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统 语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的 识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对 加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法. 提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值
Speech_Recognition_System_Based_on_HMM_in_MATLAB_E
- 摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2～8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 ％ , 识别时间 115～3 s , 实现了小词汇量连续语音的非特定人的实时识别。
lianxuyuyindemuxinjianli
- 基于隐而马可夫的连续语音识别中声学模型的建立及其实现-Based on Hidden Markov and continuous speech recognition acoustic model and its realization
modelbasedonspectrumprediction
- 文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一，儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型-This paper presents methods for speech spectrum prediction based on Gaussian mixture models. Spec
Continuous-Speech-Recognition-
- 连续语音识别中的搜索策略研究, 清华大学硕士论文, 2001-Continuous Speech Recognition search strategy research, Tsinghua University, master s thesis, 2001