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摘要
提出了一种基于随机段模型的发音信息集成方法。根据随机段模型的模型特性,建立了阶层式人工神经网络来获取语音段信号属于各类音素的后验概率,并通过一遍解码的方式集成到随机段模型系统中。在"863-test"测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示汉语字的相对错误率下降了5.93%。实验结果表明了将发音信息应用到随机段模型的可行性。
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单位中国科学院自动化研究所; 河南理工大学; 模式识别国家重点实验室
提出了一种基于随机段模型的发音信息集成方法。根据随机段模型的模型特性,建立了阶层式人工神经网络来获取语音段信号属于各类音素的后验概率,并通过一遍解码的方式集成到随机段模型系统中。在"863-test"测试集上进行的汉语连续语音识别实验显示汉语字的相对错误率下降了5.93%。实验结果表明了将发音信息应用到随机段模型的可行性。
