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文檔簡介
1、語音識別是模式識別領域的一個重要的研究課題,它的發(fā)展將會對未來的人機交互界面帶來極大的影響。語音識別是一門涉及面很廣的交叉學科,它與語音學、語言學、人工智能、數(shù)字信號處理和模式識別等學科有非常密切的關系。
蒙古語是黏著性語言,它是內蒙古自治區(qū)的主體民族語言。蒙古語語音識別的研究尚處于初級階段,識別率低、魯棒性差一直是蒙古語語音識別技術要突破的難題。本文結合蒙古語的自身特點,對蒙古文連續(xù)語音識別系統(tǒng)的聲學模型和語言模型做了進
2、一步的改進和優(yōu)化。
本文對蒙古語語音識別系統(tǒng)建立了上下文相關模型,然后分別用自底向上的合并法和自頂向下的決策樹分裂法進行了參數(shù)捆綁,比較了識別效果。其次,建立了蒙古語語音識別系統(tǒng)的CHMM混合高斯模型和多數(shù)據(jù)流SCHMM模型,比較了模型性能。最后,建立了三元文法語言模型,并且對常用的幾種語言模型的平滑算法進行了實驗比較。
在此基礎上,我們通過隱馬爾可夫模型工具HTK和CMU_Cam_Toolkit工具,采用上
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