10.3321/j.issn:1000-0054.2005.10.026
嵌入式中等词汇量英语语音识别片上系统
针对目前嵌入式英语语音识别系统中识别性能较差或硬件资源占用较大的问题,提出了一个在16 b定点数据信号处理语音芯片上实现的非特定人、中等词汇量英语命令字识别系统.该系统采用基于连续隐含Markov模型(continuous density hidden Markov model,CDHMM)的两级识别网络,通过应用改进的音素体系、Bayesian信息准则模型参数选择算法、决策树和数据驱动相结合的状态聚类方法、最小互信息改变准则特征选择算法,在保证识别率的前提下,大大降低了模型的存贮空间和计算复杂度.实验表明,对1 235词的英语短句的识别率为96.41%,识别时间为0.46倍实时.
语音识别、嵌入式、状态共享、模型复杂度选择
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TN912.3
国家自然科学基金60272016
2005-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1393-1396