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基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统
引用本文:蒋瑞,李海峰,马琳. 基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统[J]. 电脑学习, 2012, 2(5)
作者姓名:蒋瑞  李海峰  马琳
作者单位:哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001
摘    要:提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统.在混合模型系统中,多种模型协同工作.ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料.这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强;ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现.实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率.

关 键 词:大词表连续语音识别  混合模型  隐马尔科夫模型  人工神经网络模型  多路径

Large Vocabulary Continuous Speech Recognition System based on Hybrid Hidden Markov Model(HMM) and Artificial Neural Network (ANN)
JIANG Rui , LI Haifeng , MA Lin. Large Vocabulary Continuous Speech Recognition System based on Hybrid Hidden Markov Model(HMM) and Artificial Neural Network (ANN)[J]. Computer Study, 2012, 2(5)
Authors:JIANG Rui    LI Haifeng    MA Lin
Abstract:
Keywords:
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