混合语音识别系统的一种新的简化神经网络结构

• 作者: 邓伟
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 隐马尔可夫模型 多层感知器 神经网络结构
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4|TN912.3
• 字数: 3286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2002.01.006

摘要

研究适用于隐马尔可夫模型(HMM)结合多层感知器(MLP)的小词汇量混合语音识别系统的一种简化神经网络结构.利用小词汇量混合语音识别系统中的HMM状态所形成的规则的二维阵列,对状态观测概率进行分解.基于这种利用HMM的二维结构特性的方法,实现了用一种由多个简单的MLP所组成的简化神经网络结构来估计状态观测概率.理论分析和语音识别实验的结果都表明,这种简化神经网络结构在性能上优于Franco等人提出的简化神经网络结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟	苏州大学计算机工程系	73	313	9.0	12.0