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TheApplicationofHiddenMarkovModelsinSpeechRecognition
TheApplicationofHiddenMarkovModelsinSpeechRecognition
HiddenMarkovModels(HMMs)provideasimpleandeffectiveframeworkformodellingtime-varyingspectralvectorsequences.Asaconsequence,almostallpresentdaylargevocabularycontinuousspeechrecognition(LVCSR)systemsarebasedonHMMs.WhereasthebasicprinciplesunderlyingHMM-basedLVCSRareratherstraightforward,theapproximationsandsimplifyingassumptionsinvolvedinadirectimplementationoftheseprincipleswouldresultinasystemwhichhaspooraccuracyandunacceptablesensitivitytochangesinoperatingenvironment.Thus,thepracticalapplicationofHMMsinmodernsystemsinvolvesconsiderablesophistication.TheaimofthisreviewisfirsttopresentthecorearchitectureofaHMM-basedLVCSRsystemandthendescribethevariousrefinementswhichareneededtoachievestate-of-the-artperformance.Theserefinementsincludefeatureprojection,improvedcovariancemodelling,discriminativeparameterestimation,adaptationandnormalisation,noisecompensationandmulti-passsystemcombination.ThereviewconcludeswithacasestudyofLVCSRforBroadcastNewsandConversationtranscriptioninordertoillustratethetechniquesdescribed. 本软件ID:11029043
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