汉语连续语音识别的语速自适应算法.pdf

分量和背景噪音的估值，为参考点判决阈值的选取做准备。接着检出语音信号大致的起止点作为实际起止点的参考点。然后利用汉语语音功率谱的特点，检测出实际的语音起止点。最

基于HTK 的语音识别例子,包含了指导文件，操作说明等等

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强.

这是一篇比较详细的说明Sphinx语音识别系统的文章，给初级学习者参考。我开始学习时觉得很有帮助。