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语音识别超级心得PPT学习教案.pptx
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会计学
1
语音识别超级心
得
Ⅳ
语音识别
(
80
)
合并两个
HMM
的问题可以表示为
其中 为结果模型, 和
为待合并的两个模型,分别代表前面提到的两
种类型的模型。
为合并比例系数。关键是合并权值的估计。
一种方法是人工选择权值,这种方法的局限很明显:过
分依赖于人的经验判断,且工作量大。
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,
,
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B
A
)
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,
(
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B
A
1
0
w
Ⅳ
语音识别
(
81
)
删插(
Deleted Int
erpolation
)平滑法
设 和 为 和 模型中状态
j
对应的观察值概
率,
为 中状态
j
对应的观
察值概率,那么有
状态
j
被
三个
状态
所
取
代
没有输出观
察值概
率
输出观察值
概率
输出
观察值
概率
空转移
估计权值的问题转化为一个
HMM
训练问题,可相应估计出来。
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j
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b
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k
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j
*
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j
2
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j
1
j
k
b
2
j
k
b
Ⅳ
语音识别
(
82
)
4.4
大词汇量连续语音识
别技
术
语
音
识
别
研
究
中
意
义
最
重
大
、
应
用
成
果
最
丰
富,同时最具有挑战性的研究课题。
大
词
汇
量
非
特
定
人
的
连
续
语
音
识
别
系
统
的
词
误
识
率
大
体
为
小
词
汇
量
、
特
定
人
的
孤
立
词
识
别系统词误识率的
50
倍左右。
特有的问题:
无法切分,无法确定单词间的边界位置。
发
音
变
化
:
连
续
语
音
的
发
音
比
孤
立
词
发
音
更
随
便
,
受协同发音的影响也更为严重。
第
3
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37
页
Ⅳ
语音识别
(
83
)
上个世纪
90
年代初期已经取得了若干突破性
的进展。
这一进展依赖于在识别系统中采用
HMM
算法
的统一框架,以及非常细致的将声学、语音学
和语言学的知识引入,并改善这个框架。
在
大
词
汇
量
语
音
识
别
系
统
中
,
一
段
语
音
信
号
的
特征矢量序列为
该特征矢量序列可能包含一个词序列为
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}
,...,
,
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