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《第五届全国人机语音通讯学术会议论文集》1998年
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基于神经网络/隐马尔可夫模型的混合语音识别方法的研究现状

俞铁城  周健来  宋岩涛  
【摘要】:作为大词汇量连续语音识别系统的主流技术,隐马尔可夫模型(HMM)方法已经取得了相当的成功。但是,由于HMM在理论上的一些缺陷,使得目前的连续语音识别系统只能在非常有限的范围内得到应用。也就是说,从根本意义上说,语音识别是一个尚未解决的问题,仍旧是一个科学上的问题,离工程化还有相当的距离。所以,不断地探索新模型与新方法对彻底解决这一问题至关重要。另一方面,近几年的研究表明,神经网络(ANN)具有极强的对复杂模式的分类能力。在连续语音识别的研究中,理应考虑结合两者之长来提高识别系统的性能,尤其是声学层面上的识别率。本文旨在介绍国外这方面的前沿成果,并结合我们自己在这方面的工作,对其发展方向提出一些看法。
【作者单位】:中科院声学所五室 中科院声学所五室 中科院声学所五室
【分类号】:TP183;TN912.34

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