刘伶俐

作品数：2被引量：5H指数：1
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供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
发文主题：语音识别参数初始化K均值算法隐马尔科夫模型CHMM更多>>
发文领域：自然科学总论自动化与计算机技术电子电信更多>>
发文期刊：《上海理工大学学报》《中国科技信息》更多>>
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基于减少阶数的Mel频谱倒谱系数改进被引量：1
《中国科技信息》2013年第1期49-49,56,共2页于震 王朝立 刘伶俐 
本文通过实验对比,在语音识别的特征参数方面进行了有效的改进,创新内容是改善Mel频谱倒谱系数(MFCC),将12阶Mel频谱倒谱系数减为11阶,通过实验证明,改进后的参数有效提高了实验的识别率。实验主要采用删减特征分量的方法研究MFCC各阶...
关键词：MFCC 语音识别 
CHMM语音识别初值选择方法的研究被引量：4
《上海理工大学学报》2012年第4期323-326,共4页刘伶俐 王朝立 于震 
针对隐马尔科夫模型用于语音识别时传统的参数初始化方法(随机分布之值、K均值算法)可能导致模型参数收敛于局部最优而非全局最优的问题,提出了先按最大距离选择初值中心,再按最小距离将原始数据分割成小类后去除类内干扰点,使类内相似...
关键词：隐马尔科夫模型 语音识别 参数初始化 K均值算法 
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