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摘 要
本文介绍了一个高性能的汉语数码语音识别 （MDSR）系统。MDSR系统使用Mel频标倒谱系数〔MFCC〕作为主要的语音特征参数，同时提取共振峰轨迹和鼻音特征以区分一些易混语音对，并提出一个基于语音特征的实时端点检测算法，以减少系统资源需求，提高抗干扰能力。还采用了两级识别框架来提高语音的区分能力，其中第一级识别用于确定识别候选结果，第二级识别用于区分易混语音对。
本文研究了汉语数码串语音识别。汉语数码串语音识别在语音拨号电话机、家电遥控、工业控制等领域有着广泛的应用，具有重要的实用价值。但与英语数字语音识别相比，汉语数码串语音识别的识别性能尚有较大差距，这是因为汉语数字间的混淆程度较高，而且词间协同发音的现象也较严重。本文采用MFCC参数和上下文无关的整词连续HMM为语音的声学模型，并以与段长相关的转移概率的形式纳入了段长信息，识别时采用多候选帧同步搜索算法，可以输出多个候选结果。
说话人自适应是提高非特定人语音识别性能的有效方法之一。本文将MAP算法应用于汉语数码语音识别中，并讨论了几种加快自适应速度的方法以及自适应对非自适应人的影响。实验表明，MAP算法可以有效地降低汉语数码语音识别对被适应人的误识率，而且对非自适应人性能影响很小。
关键词：汉语数码（串）语音识别，说话人自适应
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