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基于K-MEANS算法的语境相关矢量量化 被引量:3
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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 %. 展开更多
关键词 连续语音识别 语境相关矢量量化 K-MEANS算法
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