神经网络与HMM构成的混合网络在语音识别中应用的研究

被引：49

作者：

李苇营

易克初

胡征

机构：

[1] 西安电子科技大学信息工程系

来源：

电子学报 | 1994年 / 10期

关键词：

神经网络，隐马尔可夫模型，混合网络，语音识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

081002 [信号与信息处理];

摘要：

隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）技术是语音识别中应用较为成功的算法，但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用，神经网络（ＮＮ）具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将ＮＮ与ＨＭＭ相结合构成混合网络，能克服ＨＭＭ与ＮＮ的缺点，保留双方的优点，本文详细评述了目前在语音识别中应用的由ＨＭＭ和ＮＮ构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析，可以看出ＨＭＭ和ＮＮ构成的混合网的性能明显优于纯ＨＭＭ和ＮＮ，是更适于语音识别的网络。

引用

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