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基于語音特征聚類的HMM語音識別系統研究_姚敏鋒
在語音識別技術的發展過程中，動態時間規整算法（Dynam－ ic Time Warping， DTW）、矢量量化（Vector Quantization， VQ）、隱馬爾可夫模型 （Hidden Markov Model，HMM） 和人工神經網絡 （Artificial Neural Networks， ANN）等相繼成功地應用于語音識別系統中，極大地推動了語音識別技術的發展。其中，隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）所具有的雙重隨機過程使其具有較強的時間序列處理能力， 這種統計信號模型在眾多的語音識別系統中得到廣泛的應用，并且取得了很好的效果。本文主要是基于 HMM 的語音識別技術的研究， 在對單一模型的語音識別技術的研究基礎上， 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，并與單一模型相比較，得出了較為理想的結論，提高了系統的識別速度，為語音識別在小型設備應用并滿足實時性要求提供了一種新的參考方法。
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