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Speech recognition using quantized LSP parameters and their transformations in digital communication

机译:使用量化的LSP参数进行语音识别及其在数字通信中的转换

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摘要

In digital communication networks, speech recognition systems conventionally first reconstruct speech and then extract feature parameters. In this paper, we consider a useful approach of incorporating speech coding parameters into the speech recognizer. Most speech coders employed in digital communication networks use line spectrum pairs (LSPs) as spectral parameters. We introduce two ways to improve the recognition performance of the LSP-based speech recognizer. One is to devise weighted distance measures of LSPs and the other is to transform LSPs into a new feature set, named pseudo-cepstrum (PCEP).
机译:在数字通信网络中,语音识别系统通常首先重建语音,然后提取特征参数。在本文中,我们考虑了一种将语音编码参数合并到语音识别器中的有用方法。在数字通信网络中使用的大多数语音编码器都使用线谱对(LSP)作为频谱参数。我们介绍两种方法来提高基于LSP的语音识别器的识别性能。一种是设计LSP的加权距离度量,另一种是将LSP转换为名为伪倒谱(PCEP)的新功能集。

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