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Postprocessing of Computation Reduction in Speech Recognition Using Hidden Markov Model

机译:隐马尔可夫模型在语音识别中减少计算的后处理

摘要

The present invention is to obtain a higher speech recognition rate by adding a post-processing process to minimize the approximation error, the present invention calculates the contribution of all Gaussian mixtures to the training data in the current leaf despite the high contribution A high voice recognition rate can be obtained by assigning the excluded Gaussian mix to the current riff and excluding the low contribution Gaussian mix from the current riff to minimize the approximation error.
机译:本发明通过增加后处理过程以使逼近误差最小化来获得更高的语音识别率,尽管贡献很大,但本发明计算了所有高斯混合对当前叶子中的训练数据的贡献。可以通过将排除的高斯混合分配给当前riff并从当前riff中排除低贡献的高斯混合来最大程度地降低近似误差,从而获得速率。

著录项

  • 公开/公告号KR19990040214A

    专利类型

  • 公开/公告日1999-06-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 김영환;

    申请/专利号KR19970060538

  • 发明设计人 이교혁;

    申请日1997-11-17

  • 分类号G10L3/00;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-22 02:17:13

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