【摘 要】
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该文对语音识别中这两种主要的非线性方法的基本理论进行了较为深入的研究.给出了离散HMM模型和线性预测HMM模型的各种基本算法,需要在应用中解决的问题等等,并在计算机上实
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该文对语音识别中这两种主要的非线性方法的基本理论进行了较为深入的研究.给出了离散HMM模型和线性预测HMM模型的各种基本算法,需要在应用中解决的问题等等,并在计算机上实现了模型的仿真,取得了令人比较满意的识别结构果.此外,对于模型中各种参数的选取做了讨论,并给出了实验结果,有利于更进一步改进识别系统的性能.该文还尝试将HMM模型和神经网络相结合,,形成一种新的混合模型用于语音识别.HMM方法对动态时间序列有着极强的建模能力,而人工神经网络作为模拟人脑思维机制的工程模型,其分类决策能力,而人工神经网络作为人脑思维机制的工程模型,其分类决策能力和对不确定性信息的描述能力已得到公认.该文将二者各自的优势结合起来,利用HMM实现神经网络分类器的时间规正.随后用RBF(Radial Badis Function)神经网络进行识别.实验结果表明,这是一种可行的方案,并且取得了比线性预测HMM方法更好的识别效果.
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