%0 Journal Article
%T 从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型
%A 欧智坚
%A 王作英
%J 电子学报
%P 1313-1316
%D 2002
%X 线性预测HMM(LinearPredictionHMM,LPHMM)并没有象传统HMM那样引入状态输出独立同分布假设,但实用中识别性能并不佳.通过分析两种HMM的各自优劣,本文提出了一种新的语音识别的混合模型,将语音静态特性(基于传统HMM)和动态特性(基于LPHMM)分别描述又有机结合在一起,更为精确地刻划了真实的语音现象,同时又继承使系统的实现改动很小和较小的计算量.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明,混合模型的识别性能显著好于LPHMM和传统HMM.理论上,本文还给出了LPHMM的一组闭式参数重估公式.
%K 连续语音识别
%K 隐马尔可夫模型
%K 线性预测隐马尔可夫模型
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract6336.shtml