文件名称：基于动态贝叶斯网络的大词汇量连续语音识别和音素切分研究 (2008年)
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更新时间：2024-06-02 01:26:25
工程技术 论文
提出一个新颖的单流多状态动态贝叶斯网络（Single stream Multi-states Dynamic Bayesian Network，SM-DBN）模型，以实现大词汇量连续语音识别和音素切分。该模型在Bilmes等人提出的单流动态贝叶斯网络（Single stream Dynamic Bayesian Network，Phone-shared，SS-DBN-P）模型（识别基元为词）基础上，增加了一个隐含的状态节点层，每个词由它的对应音素组成，而音素采用固定个数的状态描述，状态和观测向量直接连接。