何珏
- 作品数：2 被引量：10H指数：1
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院电子工程系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 汉语连续语音中HMM模型状态数优化方法研究被引量：9
- 2006年
- 为了优化汉语连续语音中HMM模型系统以提高识别性能,提出了分别为每个声母和韵母半音节声学模型选择最优的状态数的方法。通过综合考虑每个声母和韵母半音节声学模型在不同状态数下的段长均值、方差以及各自识别率这三者信息,作为进行最优模型状态数的选择准则。优化后的声学模型系统由状态数各不相同的声母半音节声学模型组成,同未优化前状态数统一的模型系统相比,音节识别性能提高了5.07个百分点。研究表明,每个声母和韵母半音节志学模型应根据情况选择不同的状态数,优化后的模型系统识别性能得到了提高。
- 何珏刘加
- 关键词：中文信息处理声学模型语音识别
- 基于汉语语音音位的HMM建模方法被引量：1
- 2007年
- 为了减少声学模型复杂度、降低对嵌入式系统的硬件资源需求,提出了为汉语全音节的声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位分别建立隐含Markov模型的新方法。基于汉语语音学的音位知识,并结合4部分音位方案比较实验,最终确定声母、韵首、韵腹、韵尾4部分音位模型总数分别为76、12、76、14,对应的4部分的模型状态数分别为4、1、4、2。同采用声母、韵母2部分建立的半音节隐含M arkov模型相比,新系统中模型数、状态数减少了30.2%、36.5%,同时关键词识别率提高1.32%。
- 何珏刘加
- 关键词：声学模型语音识别
