【摘 要】
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该文在利用声韵转移模型切分算法将汉语普通话的连续语流切分为清声段、连续浊音段的基础上,提出了对连续浊音音段(含一个或个以上音节的浊音部分)识别的新方法.该方法首先要
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该文在利用声韵转移模型切分算法将汉语普通话的连续语流切分为清声段、连续浊音段的基础上,提出了对连续浊音音段(含一个或个以上音节的浊音部分)识别的新方法.该方法首先要对连续浊音音段进行预切分,它以每帧语音的频域参数(LPC倒谱系数和倒谱回归系数)的矢量量化距离为基础判据,为各频域参数离散隐马尔可夫模型,得到韵母识别序列.由于没有采用任何语言模型的限制,它可以处理无限词汇.在覆盖5789词的测试集中,浊音音节识别的首选正确率在82%以上,前5名正确率在97%以上,前10名正确率在98%以上.该文还就各阶频域参数对切分连续浊音音段音节的不同影响作了深入的研究.它依据各码书的频域参数分布特性,对各阶参数的VQ距离按其方差的反比进行加权,并采用各阶统一的距离阈值,建立各阶近邻码书,再单独或综合应用这些近邻码书,以不同的判据来切分音节.文中并给出了不同阶数的频域参数对切分点、切分冗余度,以及音节识别率的影响.
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