【摘 要】
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该文首先研究了人的听觉感知的一些特性,以及这些特性对识别的意义和模型化方法.然后该文探讨了HMM模型的一些缺陷,以及这些缺陷所体现的一些指导原则的问题.接下来该文探讨
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该文首先研究了人的听觉感知的一些特性,以及这些特性对识别的意义和模型化方法.然后该文探讨了HMM模型的一些缺陷,以及这些缺陷所体现的一些指导原则的问题.接下来该文探讨了一种新的语音识别的指导思想和思路,强调对人听觉过程中的一些现象的描述.称为基于感知的识别.基于这样的新的思路,该文叙述了两种HMM的改进方法.通过对模型引入对感知的描述,分别对HMM的状态划分和状态权重做了改进,得到两种新的模型.文中详细叙述了它们的算法和识别实验结果,以及讨论.这些实验表明,在不使用最优化原则获得HMM状态,而用该文AMM提出的基于声刺激的直接方法时,不仅可以大大提高模型训练和识别的速度,在识别效果上也没有下降.另外,对HMM加入状态非线性加权因素后,得到该文提出的NMM,在识别效果上比HMM有明显提高.
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