从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型

欧智坚; 王作英

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从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型
- From Linear Prediction HMM to a New Combined Model for Speech Recognition
- 电子学报 2002年30卷第9期页码：1313-1316
- 作者机构：
  
  清华大学电子工程系,北京,100084
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN912
- 纸质出版：2002
- 稿件说明：
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欧智坚, 王作英. 从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型[J]. 电子学报, 2002,30(9):1313-1316.

OU Zhi-jian, WANG Zuo-ying. From Linear Prediction HMM to a New Combined Model for Speech Recognition[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(9): 1313-1316.
欧智坚, 王作英. 从线性预测HMM到一种新的语音识别的混合模型[J]. 电子学报, 2002,30(9):1313-1316. DOI：

OU Zhi-jian, WANG Zuo-ying. From Linear Prediction HMM to a New Combined Model for Speech Recognition[J]. Acta Electronica Sinica, 2002, 30(9): 1313-1316. DOI：

摘要

线性预测HMM(Linear Prediction HMM

LPHMM)并没有象传统HMM那样引入状态输出独立同分布假设

但实用中识别性能并不佳.通过分析两种HMM的各自优劣

本文提出了一种新的语音识别的混合模型

将语音静态特性(基于传统HMM)和动态特性(基于LPHMM)分别描述又有机结合在一起

更为精确地刻划了真实的语音现象

同时又继承使系统的实现改动很小和较小的计算量.汉语大词汇量非特定人连续语音识别的实验表明

混合模型的识别性能显著好于LPHMM和传统HMM.理论上

本文还给出了LPHMM的一组闭式参数重估公式.

Abstract

Linear prediction (LP) HMM does not make the independent and identical distribution (IID) assumption as traditional HMM;however it often produces unsatisfactory results in practice.In this paper

a new combined model for speech recognition is proposed

based on a new analysis of both HMMs' modeling strengths and weaknesses.The new model works with LPHMM as the dynamic part and traditional IID-based HMM as the static part;in addition

easy implementation and low cost are preserved.Experiments on speaker-independent continuous speech recognition demonstrated that the combined model performed much better than both LPHMM and traditional HMM.Theoretically

a new closed-form parameter re-estimation formula is suggested for training LPHMM.

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