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簡介：介紹了一種基于連續(xù)肘元高斯混合密度的隱馬爾可夫模型(HMM)的非特定人孤立詞語音識別仿真系統(tǒng)。通過研究模型狀態(tài)數(shù)、訓(xùn)練時間以及特征參數(shù)選取對語音識別率的影響，得出HMM狀態(tài)數(shù)取4，訓(xùn)練次數(shù)為20次，特征參數(shù)選取48維u，Cc和MFcc的混合參數(shù)，可使語音識別系統(tǒng)對于漢語孤立詞的識別率達(dá)到90％。
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