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基于增量估计的快速高斯计算

摘要

本文分析讨论了连续语音识别系统中的快速高斯计算问题。语音信号的短时平稳特性,使得相邻语音帧可能共享相似的分布。利用该特性,估计当前帧与基准帧间似然值增量的最大值,以此减少似然值的精确计算量。这种快速高斯计算方法称为最大概率增量估计算法。本文深入讨论了该算法在实际应用中的若干问题:增量上界估计、最优高斯候选、风险因子等。实验结果表明,在几乎不损失识别率的情况下,MPIE算法可节约40%的维数计算,解码速度相对提高10%。

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