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《第四届全国人机语音通讯学术会议论文集》1996年
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基于HMM/MLFNN混合结构的说话人辨认研究

包威权  陈珂  迟惠生  
【摘要】:将隐马尔可夫模型(HMM)与人工神经网络(ANN)相结合,既利用HMM 能够较好地描述动态时间序列又利用ANN静态分类能力强的特点,应用于说话人辨认。本文将一个多层前馈神经网络(MLFNN)与HMM相结合构成混合模型,与以往的方法不同,具有所需训练数据量小,推广性能良好的特点,对中等规模说话人辨认的实验结果表明,混合模型优于单一的HMM的性能。

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