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基于HMM/MLFNN混合结构的说话人辨认研究
被引：5
作者：
包威权
陈珂
迟惠生
机构：
[1] 北京大学信息科学中心
来源：
关键词：
说话人辨认；隐马尔可夫模型（HMM）；多层前馈神经网络（MLFNN）;
D O I：
10.13209/j.0479-8023.1997.051
中图分类号：
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号：
0811 ;
081101 ;
081104 ;
1405 ;
摘要：
将隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）与人工神经网络（ＡＮＮ）相结合，既利用ＨＭＭ能够较好地描述动态时间序列又利用ＡＮＮ静态分类能力强的特点，应用于说话人辨认。本文将一个多层前馈神经网络（ＭＬＦＮＮ）与ＨＭＭ相结合构成混合模型，与以往的方法不同，具有所需训练数据量小，推广性能良好的特点。对２０个说话人辨认的实验结果表明，混合模型优于单一的ＨＭＭ的性能
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