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《吉林大学》 2006年
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HMM在语音识别中的应用研究

张长胜  
【摘要】:当前语音识别技术正逐渐被人们所重视,人们预计,未来10年内语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业,被很多专家认为是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别系统中最重要的部分就是声学模型的建立,隐含马尔可夫模型作为语音信号的一种统计模型,今天正在语音处理各个领域中获得广泛的应用。为了能够对HMM有一个全面的认识并能够将其应用于解决实际问题当中,本文介绍了HMM的基本理论以及其如何将其应用于语音识别中,在解决HMM的三个基本问题以后,还谈论了在具体应用时需要考虑的其他问题,如初始模型参数的选取、数据下溢、HMM之间距离的度量等等,并给出了相应的解决方法。还探讨了HMM的拓扑结构设计以及参数的优化方法。为了对HMM有一个更深入的理解,本节设计并实现了一个基于MMIE准则的HMM判别训练系统。实验结果表明,使用MMIE准则后系统的识别性能的确有了大幅度的提高。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TN912.3

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