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基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统
被引量:
4
1
作者
屈丹
王炳锡
藏传辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第6期108-110,共3页
文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语...
文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语言辨识的一种有效方法。
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关键词
高斯混合模型
广义概率下降法
误分类测度
下载PDF
职称材料
题名
基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统
被引量:
4
1
作者
屈丹
王炳锡
藏传辉
机构
解放军信息工程大学
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第6期108-110,共3页
基金
国家自然科学基金资助课题(编号:60372038)
文摘
文章给出了一种新的语言辨识系统,该系统基于高斯混合模型的区分性训练算法。该区分训练算法在估计模型参数时,采用了广义概率下降法(GPD)和最小分类误差准则(MCE)。利用OGI多语言电话语料库对算法进行了测试,实验表明,该算法是进行语言辨识的一种有效方法。
关键词
高斯混合模型
广义概率下降法
误分类测度
Keywords
Gaussian Mixture Model(GMM),Generalized Probabilistic Descent (GPD),Misclassification measure
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GMM区分性训练方法的语言辨识系统
屈丹
王炳锡
藏传辉
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
4
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