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基于分类识别的隐马尔可夫模型语音识别技术

作者:魏明哲分类识别语音识别hmm

摘要:通过分析基于隐马尔可夫模型(HMM)语音识别的原理,针对模板提取过程中语音信号的基音频率差别增大而出现的语音识别率下降的问题,提出分类识别的方法,通过采用基音周期(Pitch)判决方法,将特征相近的帧合并,并计算基音频率的MEL频率倒谱系数,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别,最终通过仿真实验验证分类识别方法对语音识别率提高的影响,得出此方法的适用环境和范围.

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山西师范大学学报·自然科学版

《山西师范大学学报·自然科学版》(CN:14-1263/N)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《山西师范大学学报·自然科学版》主要栏目有:应用数学,泛函分析,算子理论,数理统计学,高能核物理,理论物理,材料化学,分析化学,生物多样性,生物学基础理论研究,山西地方区域性地理研究,可持续发展研究等。

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