一种基于改进SCHMM/ANN的语音识别算法

隐马尔科夫(HMM)和人工神经网络(ANN)模型已经广泛的应用在语音识别中,而HMM中的半连续隐马尔可夫模型(SCHMM)又具有连续密度函数和训练数据少等特点。人工神经网络(ANN)具有自组织、自学习和很高的容错力,将两模型相结合应用于语音识别当中,会使SCHMM模型的特点更加突出。本文所采用的是一种SCHMM/ANN模型,经仿真实验结果表明,在纯净无噪声和信噪比较低的情况下,与传统的HMM模型相比,该算法的识别率有较大提高。