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公开(公告)号：CN104064183A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410279788.4
申请日：2014-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明为大规模孤立词语音识别提供了一种提高识别准确率的方法，本发明的方法针对不同的孤立词动态的建立了隐马尔科夫模型观察符号数，解决了不同的孤立词因观察符号数相同而识别准确率低的问题。实验结果表明，本发明的方法在稍许增加识别计算量的前提下，有效地提高了大规模孤立词语音识别的准确率。本发明的方法可以动态调整识别模型的参数，相比于传统的基于统计概率的静态模型的语音识别，采用本发明方法的优势在于针对不同用户自适应的调整识别模型的参数，从而提高识别的准确率。待识别孤立词为10240词，实验结果表明，本发明的方法将总的识别率的平均值由96.3%提高到了99.2%。
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