【摘 要】
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该论文在前人工作的基础上,主要研究了隐马尔柯夫模型在语音识别中的应用问题,具体工作如下;1、该文首先对语音信号的预处理和特征提取问题进行了讨论,通过对语音识别中的两
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该论文在前人工作的基础上,主要研究了隐马尔柯夫模型在语音识别中的应用问题,具体工作如下;1、该文首先对语音信号的预处理和特征提取问题进行了讨论,通过对语音识别中的两种重要的语音信号分析方法的详细讨论,提取了两个有效的语音识别特征参-MFCC倒谱系数和LPC倒谱系数.2、其次该文着重讨论了隐马尔柯夫模型(HMM)在语音识别中的应用.2、再次本文讨论了隐马尔柯夫模型的推广-随机分段模型(SM),包括SM的基本原理、SM与HMM的联系和区别、SM在连续语音识别应用中的训练和识别算法.4、最后该文对语音识别后处理中的语言模型进行了讨论,着重讨论了语言模型知识在语音识别问题中的应用,包括任务语法的确定,识别语言单位的选择、子词模型的建立及其到三连音模型转化,参数拭捆绑等.
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