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| 一种基于改进SCHMM/ANN的语音识别算法 | |
| 引用本文： | 胡岩松,霍春宝,张瑞挢.一种基于改进SCHMM/ANN的语音识别算法[J].黑龙江科技信息,2010(6):77-77,31. |
| 作者姓名： | 胡岩松 霍春宝 张瑞挢 |
| 作者单位： | 1. 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁,锦州,121001 2. 辽宁工业大学电气工程学院,辽宁,锦州,121001 3. 辽宁工业大学社会科学部,辽宁,锦州,121001 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | HMM SCHMM ANN 语音识别 |
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