【摘 要】
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为解决语音识别过程中的抗噪声及抗干扰问题，提高系统的识别精度，利用隐马尔可夫模型HMM优异的时序建模能力及小波变换可以对信号进行多尺度分析并有效提取信号的局部信息的特
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为解决语音识别过程中的抗噪声及抗干扰问题，提高系统的识别精度，利用隐马尔可夫模型HMM优异的时序建模能力及小波变换可以对信号进行多尺度分析并有效提取信号的局部信息的特点，建立了混合语音识别模型．考虑到在语音信号识别过程中信号的非平稳性，采用并行的识别方法分别获取分类信息，根据混合模型的识别算法做出识别决策，减小了系统对环境的依赖性，提高了其自适应能力．仿真实验结果表明，混合模型识别结果比单一HMM模型或小波模型识别结果更佳，提高了整体的识别速度和识别率．
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