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《第三届全国人机语音通讯学术会议论文集》1994年
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一种新的神经网络与隐马尔可夫模型混合的快速方法

俞栋  黄泰翼  陈道文  
【摘要】:将人工神经网络(ANN)和动态规划(DP)或隐马尔可夫模型(HMM)相结合,既利用神经网络静态分类能力强的特点,又利用DP或HMM处理时序信号能力强的特点已被证明是一条可行的途径。本文提出一种新的神经网络与隐马尔可夫模型相结合的识别方法,在比较了函数型连接神经网络,Scaled共轭梯度法等快速算法后,最终提出了多状态高斯型竞争神经网络。全音节识别实验表明,该方法的识别率可以达到92.1%以上。

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