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基于HMM与神经网络的声学模型研究


□ 林坤辉 息晓静 周昌乐

  摘要:神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.
  关键词:HMM;ANN;隐节点剪枝算法;广义Hebb算法
  中图分类号:TP183;TN912.34
  文献标识码:A
  文章编号:0438—0479(2006)01—0044—03

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