【摘 要】
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语音确认在设计用户友好的语音识别系统中是一项重要的技术.它包括关键词串的识别和非关键词的拒识.该文主要是对非特定人的连续语音系统的训练、识别与确认方法的研究.研究
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语音确认在设计用户友好的语音识别系统中是一项重要的技术.它包括关键词串的识别和非关键词的拒识.该文主要是对非特定人的连续语音系统的训练、识别与确认方法的研究.研究内容包括如下几个方面:1.改进语音识别中传统时间、状态、驻留三维动态规划的搜索方法;2.在语音确认的识别过程中,用在线垃圾模型代替传统的离线垃圾模型.采用此方法,当关键词改变时不需要重新训练垃圾模型的参数,并且避免了明确的垃圾模型不能完全表达非词库的问题,从而提高语音确认结果的正确性;3.改进的连续语音识别多选方法.识别结果的多选是连续语音识别中一个基本的问题,并且可以用在连续语音的最小误差训练上;4.提出基于HMM模型的语音段检测方法;5.提出了可以在汉语四声检测中应用的新的基音平滑方法;6.实现了一个在实际环境下使用的连续语音模型的训练、识别和确认系统.
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