计算机语音识别的新参数
本文针对在基于平稳假定得到的语音参数LPC-CEP和MEL-CEP参数空间中语音混淆较严重,不少语音不能正确区分,本文从两个方向挖掘语音新参数:基于随机过程的研究,用双重随机模型取代流行的回归(AR)模型,使原来的常系数的研究扩展到随机系数的研究而能含盖原先的结果;基于数理统计,对语音的平稳性给出量化指标用以刻画平稳程度,将得到的语音新参数于两类动态性强的声母的识别,我们的实验表明,识别率有较大提高,保证实时性且易于实现.
语音识别 双重随机模型 平稳性参数 计算机识别 识别率
葛余博 谢新艳 葛菱南 杨楠 胡波
清华大学数学科学系(北京)
国内会议
深圳
中文
43-46
2001-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）