基于ANN-HMM混合模型漢語大詞表連續(xù)語音識別系統(tǒng)建立.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語音識別是一門內(nèi)涵豐富、應用廣泛的技術,在一些應用領域中正迅速成為一個關鍵的具有競爭力的技術,如用于自動口語翻譯,實現(xiàn)跨語言交流。本文以漢語大詞表連續(xù)語音識別為應用背景,主要研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型(ANN)與隱馬爾可夫模型(HMM)相結合的混合模型。
　　本文詳細分析了ANN和HMM的優(yōu)點與缺點。深入研究了五種主要的ANN/HMM混合模型:早期模擬HMM算法的嘗試;用ANN估計HMM的狀態(tài)后驗概率;基于全局最優(yōu)訓練方法的混合模

2、型;ANN作為離散型HMM的矢量量化器;ANN作為HMM的后處理器。
　　本文研究了ANN/HMM混合模型的優(yōu)勢,并提出了一種基于隱馬爾可夫模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡混合模型的漢語大詞表連續(xù)語音識別系統(tǒng)。在混合模型系統(tǒng)中,多種模型協(xié)同工作。ANN是狀態(tài)級模型,負責建模音素發(fā)音物理特性;HMM聯(lián)合語言學模型識別待識語料。這樣,混合模型系統(tǒng)能夠結合HMM和ANN兩種模型的優(yōu)點:HMM對時間序列結構建模能力強;ANN的非線性預測能力強,建模能力

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