基于CDCPM的维吾尔语非特定人语音识别

现代维吾尔语语音识别研究尚处于起始阶段 ,在此介绍了基于中心距离连续概率模型 ( CDCPM)的维吾尔语非特定人语音识别 .CDCPM用中心距离正态 ( CDN)分布描述模型特征空间 ,去掉了 HMM的状态转移概率矩阵 A,对 HMM进行了简化和改进 .在维吾尔语综合语音库上进行的实验表明 :恰当地估计模型状态数和模型混合密度数 ,当模型数为 5 2 5个 ,模型状态数为 16,混合密度数为 2 4 ,维吾尔语非特定人语音识别首选正识率达到97.90 % (集内 )和 94 .76% (集外 ) ,取得了较好的识别效果 .同时 ,指出了进一步开展维吾尔语语音识别研究的几个问题 .

连续语音关键词识别系统的拒识方法研究

为解决在连续语音关键词识别系统中，对语音识别候选进行拒识问题，采用中心距离连续概率模型，提出了以概率统计理论和试验分析为基础的新拒识方法：“特征临界区域百分比”方法和“识别分数间隙”方法。这两种方法可以联合使用。为了考察拒识方法的拒识性能，定义了４个评价参数，并在一个来自现实世界的语音大数据库上，测试了２万个样本。拒识的平均正识率为８６．３３％，拒识后平均候选个数降为３．４６（未进行拒识前是１０名候选），总的拒识错误率为０．２７％。试验结果表明，本文提出的两种拒识方法是有效的和可行的。