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基于连续语音识别的码本数据信息优化研究 下载：18 浏览：126

魏艳娜 《航空航天学报》 2020年1期

摘要:
在语音识别技术中,矢量量化起着非常关键的作用。矢量量化的码本设计过程中,经典的LBG算法对初始码本非常敏感,初始码本的选取不但影响迭代的收敛速度,很大程度上还影响最终码本的性能。本文提出一种新的初始码本生成算法,通过距离调节参数进行迭代来更细致地划分矢量空间,进而改善码本质量。新算法与其他算法进行对比,在类间离散度、矢量量化不均匀度和收敛性等性能指标上,都具有明显优势,同时将新算法得到的初始码本经LBG算法再次优化后,应用于非特定人汉语连续语音识别,实验结果证实了新算法的有效性。
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