提出了一種用于矢量量化的改進的聚類算法,該算法在MKM(Modified K-Means)算法的框架的基礎上,對初始碼本的生成、失真測度的選擇、非典型胞腔的處理等方面進行了改進,從而減少了原算法在能量和增益上對聚類結果的影響.并將該算法應用于波形編輯孤立字識別器,這種識別器直接對語音樣本的時域波形進行訓練和聚類,不需要提取語音參數,算法復雜度較低,加上提出的聚類算法失真測度簡單易實現,對芯片的運算能力要求不高,非常適用于有低成本要求的語音識別器場合.通過中文元音字識別的實驗證明,在相同碼本尺寸下,運用改進后的聚類算法的識別器的識別率有所提高.
標簽:
Modified
K-Means
算法
MKM
上傳時間:
2017-05-30
上傳用戶:tianjinfan
//初始化
initscr()
//獲得屏幕尺寸
getmaxyx(stdscr, h, w)
//畫背景
for(i=0 i<h i++)
for(j=0 j<w j++){
mvaddch(i, j, ACS_CKBOARD)
}
refresh()
//建立窗口
pad = newpad(80, 128)
for(i=0 i<80 i++){
char line[128]
sprintf(line, "This line in pad is numbered d\n", i)
mvwprintw(pad, i, 0, line)
}
//刷新屏幕
refresh()
prefresh(pad, 0, 1, 5, 10, 20, 45)
for(i=0 i<50 i++){
prefresh(pad, i+1, 1, 5, 10, 20, 45)
usleep(30000)
}
//等待按鍵
getch()
標簽:
getmaxyx
initscr
stdscr
for
上傳時間:
2014-08-30
上傳用戶:龍飛艇