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基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法被引量：6: 2017年; 语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时,不可避免地降低了模型精度,增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法,可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中,与基线系统进行了实验对比。结果表明:采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错误率分别相对下降10.53%、5.17%和2.65%,展示了语音自适应聚类特征的良好性能。; 肖熙周路; 关键词：特征提取

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周路