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用神经预测器改进HMM进行语音识别
【机构】 西安电子科技大学信息工程系106教研室；
【摘要】 本文提出了用神经预测器(Neural Predictor)改进隐马尔可夫模型 (HMM)进行语音识别的方法．在提出的HMM／NP模型中,每个NP是用作独立的非线性预测器的一个多层感知器,与模型中的一个状态相对应．基于Baum-Welch算法和反向传播(BP)技术,给出了训练识别算法．我们比较了用前向预测模型和前向后向预测模型进行部分元音音素识别实验的性能,分别得到94．5％和96．2％的识别率．结果说明用HMM／NP模型进行语音识别是有效的并且前向后向预测模型优于前向预测模型．
【基金】 西安电子科技大学国家重点实验室资助．
- 【会议录名称】 第二届全国人机语音通讯学术会议（NCMMSC1992）论文集
- 【会议名称】第二届全国人机语音通讯学术会议
- 【会议时间】1992-09
- 【会议地点】中国广西桂林
- 【分类号】TN912.34
- 【主办单位】中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国电子学会信号处理学会语音图象通信专业委员会、中国声学学会语言听觉和音乐声学分科学会、中国中文信息学会基础理论专业委员会、中国科学院自动化研究所