基于HMM与RBF的混合语音识别新方法

被引：6

作者：

何振亚

顾明亮

王太君

史笑兴

机构：

[1] 东南大学无线电工程系

来源：

数据采集与处理 | 1999年 / 02期

基金：

国家攀登计划;

关键词：

神经网络；语音识别；隐马尔可夫模型；径向基函数;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.1999.02.005

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

提出了一种隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）和径向基函数神经网络（ＲＢＦ）相结合的语音识别新方法。该方法首先利用ＨＭＭ生成最佳语音状态序列，然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时间规正，最后通过ＲＢＦ神经网络进行分类识别。理论和实验结果表明，该系统比ＨＭＭ具有更好的识别效果，特别对提高易混淆词的识别性能尤为显著。

引用

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