【摘 要】
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本文分析讨论了连续语音识别系统中的快速高斯计算问题。语音信号的短时平稳特性，使得相邻语音帧可能共享相似的分布。利用该特性，估计当前帧与基准帧间似然值增量的最大值，以此减少似然值的精确计算量。这种快速高斯计算方法称为最大概率增量估计算法。本文深入讨论了该算法在实际应用中的若干问题：增量上界估计、最优高斯候选、风险因子等。实验结果表明，在几乎不损失识别率的情况下，MPIE算法可节约40[％]的维数计算
【机 构】
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清华-讯飞语音技术联合实验室,北京 100084 清华大学电子工程系,北京 100084
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本文分析讨论了连续语音识别系统中的快速高斯计算问题。语音信号的短时平稳特性，使得相邻语音帧可能共享相似的分布。利用该特性，估计当前帧与基准帧间似然值增量的最大值，以此减少似然值的精确计算量。这种快速高斯计算方法称为最大概率增量估计算法。本文深入讨论了该算法在实际应用中的若干问题：增量上界估计、最优高斯候选、风险因子等。实验结果表明，在几乎不损失识别率的情况下，MPIE算法可节约40[％]的维数计算，解码速度相对提高10[％]。
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