摘要: 针对易混淆词特征差异小、分类决策困难的特点,提出了一种新的语音识别特征.该特征可以根据待识单词的发音特点,通过选用合适的基函数及加权处理,突出混淆单词特征之间的差异性;同时,根据其矢量维数相等的特点,利用静态神经网络分类决策能力强、容错性好的优点进一步提高系统的识别性能.实验结果表明,所用方法比传统的DHMM方法和其他神经网络语音识别方法具有更好的识别效率.
顾明亮, 王太君, 史笑兴, 何振亚. 基于加权全局时频特征的易混淆词识别[J]. 应用科学学报, 1998, 16(3): 320-325.
GU MINGLIANG, WANG TAIJUN, SHI XIAOXING, HE ZHENYA. WGTF Feature-Based Confusing Word Recognition[J]. Journal of Applied Sciences, 1998, 16(3): 320-325.