Question

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ABSTRACT
We propose a new speech recognition method which
integrates a VQ-distortion measure and a discrete HMM.
This VQ-distortion based HMM uses a VQ-distortion measure
at each state instead of a discrete output probability
used by a discrete HMM. Although this method is regarded
as a refined version of the VQ-distribution based recognition
method proposed by Burton et al, it is also considered
as a special case of a mixtured distribution density HMM.
In this paper, we describe the relationship between the
VQ-distortion based HMM and conventional HMMs, and
compared their speech recognition performance through the
experiments on speaker-independent spoken digit recognition.
We obtained the recognition accuracy of 100% by using
this new method.

Answer 1

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。

Answer 2

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。