作者提出了一种新的语音识别方法将矢量量化失真测度和离散HMM的VQ失真这种基于HMM使用VQ失真measureat代替离散输出probabilityused的离散HMM虽然这种方法被认为是VQ基于分布的识别算法由Burton等人提出了一种改进版本，每个国家，它也被视为一个混合分布密度的HMM。在本文中一个特殊的情况下，我们描述thevq失真基于HMM和传统的HMM模型之间的关系，比较他们的语音识别性能通过独立扬声器口语数字识别实验。我们利用这个新方法获得了100%的识别率。
摘要
我们提出了一种新的语音识别方法
集成了VQ失真的措施和离散HMM。
这种基于VQ失真的HMM采用了VQ失真的措施
在每一个国家，而不是一个独立的输出概率
尽管此方法被认为使用离散HMM。
作为一个精致版本的基于VQ分布识别
Burton等人提出的方法，它也被认为
作为一个特殊的情况下，的一个mixtured分布密度HMM。
在本文中，我们描述之间的关系
基于VQ失真的HMM和传统的HMM模型，
他们的语音识别性能，通过比较
实验扬声器独立口语数字识别。
我们通过使用获得100％的识别精度
这种新方法。
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