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基于HMM与神经网络的声学模型研究
被引量:
13
1
作者
林坤辉
息晓静
周昌乐
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期44-46,共3页
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础...
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.
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关键词
HMM
ANN
隐节点剪枝算法
广义Hebb
算法
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职称材料
题名
基于HMM与神经网络的声学模型研究
被引量:
13
1
作者
林坤辉
息晓静
周昌乐
机构
厦门大学软件学院
厦门大学信息科学与技术学院
出处
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期44-46,共3页
基金
厦门大学985二期信息创新平台项目资助
文摘
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.
关键词
HMM
ANN
隐节点剪枝算法
广义Hebb
算法
Keywords
HMM
ANN
removing hidden nodes algorithm
generalized Hebbian algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HMM与神经网络的声学模型研究
林坤辉
息晓静
周昌乐
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
13
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职称材料
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