【摘要】：为了改善传统kaldi语音识別别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行kaldi语音识别别針对声音频率信号识别率较低的问题,本文采用了快速傅立叶变换和动态差分的方法进行MFCC特征提取。实验证明,相比于单独的SGMM、SGMM+MMI等kaldi语音识别别算法,该算法对kaldi语音识别别的错误率更低,对kaldi语音识别别的研究具有重大意义
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