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神经网与隐马尔可夫混合模型的应用研究

吴枫  徐近霈  
【摘要】:本文提出了一种新的神经网(NN)与半连续隐马尔可夫(Semi_Continous Hidden Markov Model)相结合的连续语音识别模型。该模型中的神经网是在RBF(Radial Basis Function)神经网基础上,给隐元加上自适应Gamma延时结构,既保留Gamma神经网在表达语音中各声音的时序关系的自适应能力,又能减小网络的结构的复杂程度。神经网的输出直接作为SCHMM模型中各个状态的后验概率。我们将此模型应用于特定人的数字串语音识别,其正识率均在90%以上。

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