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基于状态驻留时间的汉语语音分段概率模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决分段概率模型 (SPM)因缺少对时间信息描述而带来的建模精度低的问题 ,提出了状态驻留分段概率模型 (SDSPM)。SDSPM中包含了用伽玛分布表示的状态驻留概率 ,以刻划语音的时间特征。此驻留概率相当于隐马尔可夫模型 (HMM)中的状态转移概率 ,但使 SDSPM描述语音时间特征的能力强于 HMM。SDSPM既改善了 SPM的模型性能 ,同时又避免了 HMM的计算复杂度问题。测试实验证明了 SDSPM模型在汉语语音识别中的有效性。 相似文献
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Internet的应用使博物馆在信息交流和信息共享方面有了质的突破,是现代博物馆与传统博物馆的根本区别。在新的时代背景下,海南省博物馆进入网络空间要解决的不仅仅是技术平台问题,信息化建设对馆内部管理也提出了新的要求。 相似文献
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