【摘 要】
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本文提出了一个用于实时汉语语音识别的新算法:分段有序矢量量化/动态时间弯折算法(Segmented sequential VQ/DTW)。该算法将语音特征向量的时序相关性作为识别的重要依据,同时
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本文提出了一个用于实时汉语语音识别的新算法:分段有序矢量量化/动态时间弯折算法(Segmented sequential VQ/DTW)。该算法将语音特征向量的时序相关性作为识别的重要依据,同时根据汉语单音节C/V/N结构特点对音节进行切分,用分段有序量化法生成每个音节的有序码书,在进行语音识别时,则用该有序码书与待测样本进行时序相关的DTW匹配。该算法与一般的VQ技术和DTW技术相比,具有存贮代价低、计算量小、识别率高等特点。我们研制的汉语语音处理系统CSPS采用了该算法, 取得了令人满意的效果.
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