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语音识别中广义模型及其算法收敛性分析

Convergence of General Model in Speech Recognition
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摘要 语音识别中,动态时间规整和隐马尔可夫划最有效的两种识别算法,并且DTW和HMM在本质上是一致的。根据DTW和HMM的本质联系和各自所对应的声学模型,在前期工作中建立了一种广义声学模型,并指出DTW和HMM只是GM的特例,且DTW和HMM都可以转化为GM。 In previous work,a General model(GM) had been established to describe the model of speech.Based on this,this paper proposes an algorithm of GM by introducing Fisher algorithm,at the same time,the convergence of GM has also been analyzed,and finally,the conclusion is drawn that the algorithm of GM is convergent by probability.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第2期60-62,共3页 Computer Engineering and Applications
关键词 语音识别 Fisher算法 广义模型 算法收敛性 speech recognition,dynamic time warping,hidden Markov algorithm
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