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| 1 | 基于HMM和新型前馈型神经网络的语音识别研究显示文摘为了进一步提高语音识别系统的准确率,使语音产品应用更加方便,提出了一种隐马尔可夫模型和代数神经网络相结合的语音识别方法。利用隐马尔可夫模型生成最佳语音状态序列,将最佳状态序列的输出概率作为前馈型神经网络的输入,通过代数神经网络进行分类识别。使用Matlab7.0实验平台进行仿真,实验结果表明,与传统神经网络相比,该方法在收敛速度、鲁棒性和识别率方面都有改善。 | 冯宏伟 薛蕾 | 2010 | 计算机工程与设计2010，31，24： | 6 |
| 2 | 基于自适应阈值与基频检测的自发性口语音频分割算法显示文摘为了去除自发性口语音频中静音和噪音段的干扰,提高语音识别率和解码识别效率,提出一种音频能量自适应阈值计算方法。针对实时自动口语评测应用,设计了能量阈值自适应系数,该方法将根据能量阈值自适应系数动态地给每个考生的个人单次所有考试音频计算匹配一个能量阈值,以避免阈值选择和硬门限判决造成的误检。在基于自适应能量阀值的音频切分后,加入了基频检测步骤,以判别切分后所得音频段是否为噪声,从而最终分离出纯净的口语音频部分。实验结果表明,该算法能有效准确地切分音频,且鲁棒性较强。 | 廖伟 袁纵横 | 2015 | 计算机应用与软件2015，32，4： | 0 |
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