【摘 要】
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提出一个新颖的单流多状态动态贝叶斯网络（Single stream Multi-states DynamicBayesian Network,SM-DBN）模型,以实现大词汇量连续语音识别和音素切分。该模型在Bilmes等人提出
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,布鲁塞尔自由大学电子与信息处理系
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提出一个新颖的单流多状态动态贝叶斯网络（Single stream Multi-states DynamicBayesian Network,SM-DBN）模型,以实现大词汇量连续语音识别和音素切分。该模型在Bilmes等人提出的单流动态贝叶斯网络（Single stream Dynamic Bayesian Network,Phone-shared,SS-DBN-P）模型（识别基元为词）基础上,增加了一个隐含的状态节点层,每个词由它的对应音素组成,而音素采用固定个数的状态描述,状态和观测向量直接连接。它
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