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小资源下语音识别算法设计与优化
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清华大学学报 自然科学版 年 第 卷 第 期
ISSN１０００Ｇ００５４ ２０１７ ５７ ２ ６１８
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CN１１Ｇ２２２３N JTsinhuaUniv SciTechnol ２０１７ Vol．５７ No．２ １４７Ｇ１５２
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小资源下语音识别算法设计与优化
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张鹏远 , 计 哲 , 侯 炜 , 金 鑫 , 韩卫生
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１．中国科学院 声学研究所 语言声学与内容理解重点实验室 北京 １００１９０ ２．国家计算机网络应急技术处理协调中心 北京 １０００２９
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摘 要 可穿戴设备和智能家居系统需要语音识别引擎占 ,
随着人类社会的进步和科学的迅猛发展 可穿
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用极小的资源并具有较强的拒识能力 传统的语音识别算 戴式设备和智能家居已经逐步引起了公众的兴趣与
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法无法满足小资源系统的这种需求 该文针对小资源下语
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关注 可穿戴式设备在包括健康与保健 导航 社
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音识别系统 在解码策略和拒识算法设计上均提出了改进
、 ,
交网络 商务和媒体等许多领域都有着巨大潜力
. , ,
方法 在解码策略上 通过修改垃圾音素的重入 使得集外 它将从很多细微的方面给人们的生活带来实质上的
语音的拒识率提高到６４．８％,而内存占用只增加了８．５kB.
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改变 智能家居系统是以家庭住宅作为系统的基本
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在拒识算法上 提出了离线计算背景概率和在线查表的方
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应用平台 利用计算机通信 模式识别 自动控制
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法 与基线系统相比 在集内识别率略有损失的情况下 集
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等技术将家居生活中有关的设备进行有机结合 构
外
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