混合语音识别系统的一种新的简化神经网络结构

研究适用于隐马尔可夫模型 ( HMM)结合多层感知器 ( MLP)的小词汇量混合语音识别系统的一种简化神经网络结构。利用小词汇量混合语音识别系统中的 HMM状态所形成的规则的二维阵列 ,对状态观测概率进行分解。基于这种利用 HMM的二维结构特性的方法 ,实现了用一种由多个简单的 MLP所组成的简化神经网络结构来估计状态观测概率。理论分析和语音识别实验的结果都表明 ,这种简化神经网络结构在性能上优于 Fran-co等人提出的简化神经网络结构。