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基于語音特征聚類的HMM語音識別系統(tǒng)研究_姚敏鋒
在語音識別技術(shù)的發(fā)展過程中，動態(tài)時間規(guī)整算法（Dynam－ ic Time Warping， DTW）、矢量量化（Vector Quantization， VQ）、隱馬爾可夫模型 （Hidden Markov Model，HMM） 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Artificial Neural Networks， ANN）等相繼成功地應(yīng)用于語音識別系統(tǒng)中，極大地推動了語音識別技術(shù)的發(fā)展。其中，隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）所具有的雙重隨機(jī)過程使其具有較強(qiáng)的時間序列處理能力， 這種統(tǒng)計信號模型在眾多的語音識別系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用，并且取得了很好的效果。本文主要是基于 HMM 的語音識別技術(shù)的研究， 在對單一模型的語音識別技術(shù)的研究基礎(chǔ)上， 嘗試了基于 HMM 與一種新的語音特征聚類模型混合的語音識別技術(shù)，并與單一模型相比較，得出了較為理想的結(jié)論，提高了系統(tǒng)的識別速度，為語音識別在小型設(shè)備應(yīng)用并滿足實(shí)時性要求提供了一種新的參考方法。
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