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小资源下语音识别算法设计与优化: 收藏
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引用; 《清华大学学报（自然科学版）》2017年第2期57卷 147-152页; 作者：张鹏远计哲侯炜金鑫韩卫生中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京100190 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029; 可穿戴设备和智能家居系统需要语音识别引擎占用极小的资源并具有较强的拒识能力。传统的语音识别算法无法满足小资源系统的这种需求。该文针对小资源下语音识别系统,在解码策略和拒识算法设计上均提出了改进方法。在解码策略上,通过修...; 可穿戴设备和智能家居系统需要语音识别引擎占用极小的资源并具有较强的拒识能力。传统的语音识别算法无法满足小资源系统的这种需求。该文针对小资源下语音识别系统,在解码策略和拒识算法设计上均提出了改进方法。在解码策略上,通过修改垃圾音素的重入,使得集外语音的拒识率提高到64.8%,而内存占用只增加了8.5kB。在拒识算法上,提出了离线计算背景概率和在线查表的方法,与基线系统相比,在集内识别率略有损失的情况下,集外拒识率达到93.8%,而内存占用和计算速度也得到了优化。; 来源：详细信息评论

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