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基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化
被引量:
3
1
作者
许晓斌
丁丰
+1 位作者
林碧琴
袁保宗
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第3期369-372,共4页
研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术 .提出采用 k- means( k-均值 )算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境 ,实现对音素模型的混合密度的优化 .实验结果表明 ,采用 k- means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简...
研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术 .提出采用 k- means( k-均值 )算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境 ,实现对音素模型的混合密度的优化 .实验结果表明 ,采用 k- means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简单合并决策树叶子所得到的平均分布密度提高 4 %~ 1 0 %.
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关键词
连续语音识别
语境相关矢量量化
K-MEANS算法
下载PDF
职称材料
题名
基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化
被引量:
3
1
作者
许晓斌
丁丰
林碧琴
袁保宗
机构
北方交通大学信息科学研究所
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000年第3期369-372,共4页
基金
国家自然科学基金
文摘
研究用于连续语音识别的语境相关矢量量化技术 .提出采用 k- means( k-均值 )算法逐一地调整决策树叶子所包含的各个语境 ,实现对音素模型的混合密度的优化 .实验结果表明 ,采用 k- means算法的语境相关矢量量化得到的平均分布密度比简单合并决策树叶子所得到的平均分布密度提高 4 %~ 1 0 %.
关键词
连续语音识别
语境相关矢量量化
K-MEANS算法
Keywords
Continuous speech recognition, context dependent vector quantization, k-means algorithm, optimization of mixture density
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化
许晓斌
丁丰
林碧琴
袁保宗
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2000
3
下载PDF
职称材料
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条
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参考文献
引证文献
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