10.3969/j.issn.2095-2163.2012.05.007
基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统
提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统.在混合模型系统中,多种模型协同工作.ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料.这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强;ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现.实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率.
大词表连续语音识别、混合模型、隐马尔科夫模型、人工神经网络模型、多路径
2
TP393.08(计算技术、计算机技术)
2012-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
23-26,30