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基于HMM和PNN的混合语音识别模型

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基于隐马尔可夫模型(HMM)和改进后的概率神经网络(PNN)模型提出了一种用于语音识别的混合模型,该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列,然后对最佳状态序列进行时间规整,最后通过PNN神经网络进行分类识别.给出了HMM参数训练及时间规整的算法.实验结果表明这种模型比HMM具有更好的识别效果.

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来源
《电声技术》 |2007年第12期|44-46,50|共4页
作者
李战明; 苏敏; 赵正天; 李二超;
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作者单位

兰州理工大学,电气与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;

兰州理工大学,电气与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;

兰州理工大学,电气与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;

兰州理工大学,电气与信息工程学院,甘肃,兰州,730050;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术和语音信号处理;
关键词
语音识别; 隐马尔可夫模型; 概率神经网络;

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