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【2h】

Hidden Markov Models Merging Acoustic And Articulatory Information To Automatic Speech Recognition

机译：隐藏马尔可夫模型将声学和发音信息融合到自动语音识别中

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Bruno Jacob Christine; Christine Senac;
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年度 1996
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1. Automatic speech recognition using articulatory features from subject-independent acoustic-to-articulatory inversion [J] . Ghosh P.K., Narayanan S. The Journal of the Acoustical Society of America . 2011,第4aPta1期

机译：使用从与主题无关的声音到发音反转的发音特征进行自动语音识别
2. Modelling asynchrony in automatic speech recognition using loosely coupled hidden Markov models [J] . H.J. Nock, S.J. Young Cognitive science . 2002,第3期

机译：使用松耦合隐马尔可夫模型在自动语音识别中建模异步
3. Hidden Markov Models for Automatic Speech Recognition [J] . Mbarki Aymen, Ammari Abdelaziz, Sghaier Halim, 机械工程与自动化：英文版 . 2011,第001期

机译：自动语音识别的隐马尔可夫模型
4. Hidden Markov models merging acoustic and articulatory information to automatic speech recognition [C] . Jacob, B., Senac, . 1996

机译：隐藏的Markov模型将声学和发音信息合并到自动语音识别中
5. Online Learning of Large Margin Hidden Markov Models for Automatic Speech Recognition. [D] . Cheng, Chih-Chieh. 2011

机译：在线学习大余量隐马尔可夫模型以进行自动语音识别。
6. Automatic speech recognition using articulatory features from subject-independent acoustic-to-articulatory inversion [O] . Prasanta Kumar Ghosh, Shrikanth Narayanan -1

机译：使用从独立于受试者的声学到发音反转的发音特征进行自动语音识别
7. Words on Lips: How to Merge Acoustic and Articulatory Informations to Automatic Speech Recognition [O] . Andre-Obrecht R., Jacob B., Senac C. 1996

机译：言语：如何将声学和发音信息合并到自动语音识别中

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