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多数据流隐马尔可夫模型的流权值优化方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]华南理工大学电子与信息学院,广州510640
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60172048)
中文摘要:

提出了一种流权值的优化方法。这种优化方法是基于似然比最大化准则和N-best算法。实验表明,这种新的方法即使在少量优化数据的条件下,也可以得到合适的流权值。而且,在不同的信噪比条件下,利用这种方法优化的多数据流隐马尔可夫模型,都可以有效、合理地融合音频和视频语音,提高语音识别系统的识别率。

英文摘要:

This paper proposed a novel stream-weight optimization method based on the likelihood-ration maximization criterion and the N-best algorithm. The proposed method had advantages that not only computational complexity was significantly reduced, but also audio-visual speech recognition performance was significantly improved by using a small optimization data set. Further experimental results demonstrate that the audio-visual speech recognition system provides significant enhancement of robustness in noisy environments.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049