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【2h】

Learning state-dependent stream weights for multi-codebook HMM speech recognition systems

机译：学习多码本HMM语音识别系统的状态依赖流权重

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I. Rogina; A. Waibel;
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机译：学习动态流权重，用于基于耦合HMM的视听语音识别
2. Improved HMM parameter compensation method for noise-robust speech recognition using state-dependent association factor [J] . Chang Y.H., Chung Y.J. Electronics Letters . 1998,第8期

机译：基于状态相关因子的改进的HMM参数补偿鲁棒语音识别方法
3. HMM-based speech recognition using state-dependent,discriminatively derived transforms on mel-warped DFT features [J] . Chengalvarayan R., Li Deng IEEE Transactions on Speech and Audio Proceessing . 1997,第3期

机译：使用基于状态的，有区别地派生的变换对mel扭曲的DFT特征进行基于HMM的语音识别
4. Learning state-dependent stream weights for multi-codebook HMM speech recognition systems [C] . Rogina, I., Waibel, . 1994

机译：学习多码本HMM语音识别系统的状态相关流权重
5. Classification and recognition of speech under perceptual stress using neural networks and N-D HMMs. [D] . Womack, Brian David. 1996

机译：使用神经网络和N-D HMM在感知压力下对语音进行分类和识别。
6. Enhanced Action Recognition Using Multiple Stream Deep Learning with Optical Flow and Weighted Sum [O] . Hyunwoo Kim, Seokmok Park, Hyeokjin Park, 2020

机译：使用多流深度学习的增强动作识别与光流和加权和加权
7. Fused HMM-adaptation of multi-stream HMMs for audio-visual speech recognition [O] . Dean David B., Lucey Patrick J., Sridharan Sridha, 2007

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