语音识别的隐马尔可夫模型边缘化解码数据重建方法<%=id%>

所属分类：	计算机及信息技术	项目来源：	自创
技术持有方姓名：	中国科学院声学研究所	所在地域：	北京
是否中介：	否	是否重点项目：	否
技术简介：	该发明专利涉及计算机应用技术领域。该专利利用隐马尔可夫模型（HMM）转移概率矩阵，来描述语音特征矢量在时域上的动态特性；利用全协方差矩阵来描述语音美子带特征矢量各分量之间的相关特性；其于边缘化Viterbi解码过程的数据重建（VITDI）算法，根据边缘化Viterbi解码过程估计产生语音特征矢量的最优状态序列；并基于最大后验概率估计（MAP）准则重建出"缺失矢量"。该专利发明的算法较好地描述了相邻美子带特征之间的统计信息，并利用边缘化Viterbi解码过程，估计产生语音特征矢量的全局最优状态序列，因此能够较好地重建出受噪声破坏的美子带特征，提高了语音识别系统的噪声鲁棒性能。