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| 1 | 基于乘积HMM的双模态语音识别方法显示文摘针对噪声环境中的语音识别,提出一种用于双模态语音识别的乘积隐马尔可夫模型(HMM)。在独立训练音频HMM和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,表征音频流和视频流之间的异步特性。引入权重系数,根据不同噪声环境自适应调整音频流与视频流的权重。实验结果证明,与其他双模态语音识别方法相比,该方法的识别性能更高。 | 赵晖 顾亚强 唐朝京 | 2010 | 计算机工程2010，36，8： | 8 |
| 2 | 双模态语音识别中乘积HMM权重系数与瞬时SNR的关系研究显示文摘在有噪声污染等复杂情况下,为了能够得到更高的语音识别率,提出了一种新的乘积隐马尔可夫模型(HMM)用于双模态语音识别,研究并确定了模型中权重系数与瞬时信噪比(SNR)之间的关系。该模型在独立训练音频和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,并使用重估策略保证更高的准确性。同时引入广义几率递减(GPD)算法,调整音视频特征的权重系数。实验结果表明,提出的方法在噪声环境下体现出了良好稳定的识别性能。 | 赵晖 顾亚强 唐朝京 | 2009 | 计算机应用2009，29，B12： | 0 |
| 3 | 多数据流隐马尔可夫模型的流权值优化方法显示文摘提出了一种流权值的优化方法。这种优化方法是基于似然比最大化准则和N-best算法。实验表明,这种新的方法即使在少量优化数据的条件下,也可以得到合适的流权值。而且,在不同的信噪比条件下,利用这种方法优化的多数据流隐马尔可夫模型,都可以有效、合理地融合音频和视频语音,提高语音识别系统的识别率。 | 秦伟 韦岗 | 2007 | 计算机应用研究2007，24，11： | 0 |
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