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本文阐述了一种新的全汉语单音节语音识别算法——DP/MVQ法。新方法充分借鉴了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)中“状态”的概念,保留了 David K. Bordon 提出的多段矢量量化(Multisection Vector Quantization,简记为MVQ)方法中能保持时间序列信息的优点,并且并且在码本的训练过程中用了动态规划技术去优化MVQ产生的码字,使得DP技术贯穿于码本训练和识别的全过程。新方法充分考虑了汉语普通话语音的声学结构特点和统计特性,而且训练和识别均较快, 码本尺寸也较小。新方法着重于基于DSP硬件的实时实现,以便于能用语声控制汉字的计算机输人。
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norxiao
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