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語音識別代表性的方法有矢量量化法(VQ)和隱馬爾可夫模型法(HMM).V Q法是由Shore和Burton首先提出【1]，其主要優(yōu)點是無需時間規(guī)正或進行動態(tài)時間伸縮。但是，該方法對于由話者差別引起的語音特征的變化卻無能為力。HMM方法則適合于非特定人語音識別系統(tǒng)，因為它作為統(tǒng)計模型能夠吸收由不同說話人引起的語音特征的變化[2]。本文以語音信號的LPC倒譜系數(shù)和差值倒譜系數(shù)的混合特征參數(shù)作為識別的特征矢量集，比較了利用矢量量化(VQ)和各態(tài)經(jīng)歷隱馬爾可夫模型(HMM) [3]]技術(shù)實現(xiàn)的孤立字詞語音識別系統(tǒng)的性能。結(jié)論是各態(tài)經(jīng)歷HMM的識別性能好于VQ的識別性能。
2基于VQ的語音識別方法
在基 于 V Q失真測度的語音識別方法中，可以采用LBG算法設(shè)計每個待識別語音的碼本。如圖(1)所示，孤立字詞語音識別時，任意待辨識的輸入語音信號通過這些參考碼本被矢量量化，從而使VQ失真值逐幀累積下來。對每種參考類別都計算其所有幀的VQ失真累積值(最終累積值要除以總幀數(shù))。具有最小累積失真值的輸入語音信號對應(yīng)的參考類別即被判定為識別結(jié)果。
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