连续语音识别中半连续hmm的研究及实现学位论文.doc

连续语音识别中半连续hmm的研究及实现学位论文.doc

  1. 1、本文档共71页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
连续语音识别中半连续HMM 的研究及实现 Research and Implement of SCHMM in CSR (申请清华大学工学硕士学位论文) 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得清华大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签 名: 日 期: 关于论文使用授权的说明 本人完全了解清华大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 签 名: 导师签名: 日 期: 摘 要 SCHMM作为一种有效的语音识别技术,它充分地吸收了离散HMM和连续HMM的优点,具有识别精度高有哪些信誉好的足球投注网站速度快等特点。特别是它的码本绑定策略,由于从全局的角度来共享和调整码本,所生成的码本性能更好,能够有效地反映语音空间的特征,因此只要少量的码本就能使系统达到较好的性能,大大减轻了码本计算的复杂性,提高了系统识别的速度。 研究内容包括如下几个方面: 在初始码本生成中引入了随机松弛算法,SCHMM的初始码本生成是一个矢量量化的问题,量化的困难是量化结果通常会陷入局部最优,采用随机松弛算法能够比较好地克服这个缺点。 在连续语音训练中,通过减去句子单元信息,克服了Baum-Welch算法训练不同类型句子时发生数据奇异的缺陷。 改进了SCHMM的有哪些信誉好的足球投注网站算法,通过对码本进行剪枝,Beam剪枝等措施,在保证一定识别率的前提下,大大减少了有哪些信誉好的足球投注网站在时间和空间上的消耗,加快了有哪些信誉好的足球投注网站的速度。 实现了一个基于SCHMM的连续语音训练和识别系统。 关键词:语音识别,半连续HMM,码本,随机松弛,有哪些信誉好的足球投注网站 Abstract As an efficient technology of speech recognition, Semi Continuous HMM (SCHMM) integrates the advantages of discrete HMM and continuous HMM, and provides a high recognition accuracy and satisfactory speed. In particular, since the sharing and modification of codebooks in global scope, the code-binding strategy makes it possible to generate much better codebooks that could describe the feature of acoustic space more accurately. In such a case, small codebooks can provide satisfactory performance so that the computational complexity is reduced and the recognition speed is increased. The key research contains the follows The algorithm of stochastic relaxation is introduced into codebook initialization. Codebook initialization of SCHMM is a problem of vector quantification, whose trouble is that the quantification result often reaches the local minimal point. The introduction of stochastic relaxation overcomes this problem in our experiments. In continuous speech training, the disadvantage that Baum-Welch algorithm could be thrown into data oddity because of different sentences gives various weights to the estima

文档评论(0)

六神无主 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档