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一种基于改进SCHMM/ANN的语音识别算法

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摘要 隐马尔科夫(HMM)和人工神经网络(ANN)模型已经广泛的应用在语音识别中,而HMM中的半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)又具有连续密度函数和训练数据少等特点。人工神经网络(ANN)具有自组织、自学习和很高的容错力,将两模型相结合应用于语音识别当中,会使SCHMM模型的特点更加突出。本文所采用的是一种SCHMM/ANN模型,经仿真实验结果表明,在纯净无噪声和信噪比较低的情况下,与传统的HMM模型相比,该算法的识别率有较大提高。
作者 胡岩松 霍春宝 张瑞挢
机构地区 辽宁工业大学电子与信息工程学院 辽宁工业大学电气工程学院 辽宁工业大学社会科学部
出处 《黑龙江科技信息》 2010年第6期77-77,31,共2页 Heilongjiang Science and Technology Information
关键词 HMM SCHMM ANN 语音识别
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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参考文献5

二级参考文献19

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共引文献28

黑龙江科技信息
2010年 第6期

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