袁俊
- 作品数：2 被引量：36H指数：2
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 普通话连续数字串语音识别的持续时间模型被引量：3
- 2002年
- 在普通话连续数字串的识别中 ,与传统 HMM在持续时间模型上的错误假设有关的删除与插入错误所占比例可达 2 4 .2 3% .基于此 ,在 Viterbi解码中引入持续时间模型信息 .对多种带参函数分布的持续时间模型在理论和实验上的比较分析都证明了 Gamma分布更能精确反映汉语字模型的持续时间特性 .文中还在外惩罚模型的基础上提出了预加重分段内惩罚持续时间模型和全局内惩罚持续时间模型两种改进算法 .实验表明 ,结合持续时间模型的语音识别算法可以有效地减少删除与插入错误率 ,使总体识别错误率比基带系统减少了 47.74% .
- 董蓉袁俊朱杰
- 关键词：VITERBI解码连续语音识别GAMMA分布惩罚函数
- HMM连续语音识别中Viterbi算法的优化及应用被引量：33
- 2001年
- 基于HMM连续语音识别系统声学层的最佳路径识别算法有很多种 ,其中Viterbi算法在CPU时间、存储量及实施方面性能都较为优越 ,是在实际应用中经常采用的方法之一。但它还不直接适用于实时系统 ,其算法压力仍是影响整个系统效率的瓶颈问题。文章就此提出了该算法的两种改进 ,Viterbi Bear与Viterbi Window ,以提高解码效率。试验表明 ,在合适的参数选择之下 ,采用Viterbi Beam ,解码时间缩短为基带系统的 4 7.3% ,识别错误率仅上升了 8.5% ;而Viterbi Window甚至可以在不影响识别精度的前提下将解码时间缩短为原来的 36.2 %。文章最后还列举了这一技术的诸多应用。
- 袁俊
- 关键词：连续语音识别搜索算法VITERBI算法HMM
