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	一种孤立词语音识别方法研究; A Study on Speech Recognition for Isolate Words
	吴淑珍 ; 程乾生
	2001
关键词	有限状态矢量量化 LPC倒谱系数 动态谱特性 动态规整 状态转移函数
英文摘要	结合动态谱特性的语音识别研究，阐述了一种有限状态矢量量化(FSVQ)方法。FSVQ利用了过去的信息来选择合适的码本进行编码，对于语音识别更为有效。改进了所使用的语音特征参量，除了LPC倒谱系数外，结合使用了动态谱特征和能量的对数值，并根据汉语发音特征对语音信号端点进行一种加权处理。实验结果表明：与说话人有关的孤立词识别率达到98%。; A speech recognition method is described,that is based on a combination of finite-state vector quantization(FSVQ)and dynamic spectral features.FSVQ is a recallable vector quantization system,which also uses past information for optimizing the code book,and is more effective for speech recognition.The characteristics of a speech signal are represented by time sequences of LPC cepstral coefficients,the dynamic spectral features and log-energy.According to pronunciation feature of Mandarin,the distance values were weighted for the parts of word termination.The experimental results show that the depended speaker speech recognition rate is 98%.; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 1; 67-70; 37
语种	中文
出处	万方 ; http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_bjdxxb200101010.aspx
出版者	北京大学学报 自然科学版
内容类型	其他
源URL	[http://hdl.handle.net/20.500.11897/24001]
专题	数学科学学院 信息科学技术学院
推荐引用方式 GB/T 7714	吴淑珍,程乾生. 一种孤立词语音识别方法研究, A Study on Speech Recognition for Isolate Words. 2001-01-01.

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