基于ANN／HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

蒋瑞; 李海峰; 马琳

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基于ANN／HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

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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。

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来源
《智能计算机与应用》 |2012年第5期|P.23-26,30|共5页
作者
蒋瑞; 李海峰; 马琳;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP393.08;
关键词
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;

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