基于隐马尔可夫模型的语音特征提取数据集

数据集概述

该数据集围绕语音识别展开，提出结合隐马尔可夫模型（HMM）的混合语音识别模型，通过噪声去除、语音停顿检测、分帧加窗特征提取等阶段实现语音转文本，使用Praat工具实施，模型评估指标为F值（98%）和准确率（99%）。

文件详解

• 文件名称：Suppl File - Speech to Text - Latest.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容说明：包含基于隐马尔可夫模型的语音特征提取研究内容，涉及语音转文本模型的方法、实施工具（Praat）及评估结果等信息

适用场景

• 语音识别技术研究：分析隐马尔可夫模型在语音特征提取中的应用效果
• 语音转文本系统优化：为提升语音转文本准确率提供方法参考
• 语音处理工具评估：验证Praat工具在语音特征提取中的性能
• 语音识别模型性能测试：基于F值和准确率指标评估模型鲁棒性