一种基于HMM/ANN的混合语音识别系统的设计

• 作者: 陈立伟 黄湘松
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 语音识别 连续HMM 自组织特征映射神经网络 噪声背景
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术2
• 页码范围: 223-225
• 页数: 3页
• 分类号: TN912
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2004.04.074

摘要

文中将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合,训练出抗噪声的HMM模型.试验表明,该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别.同传统的CDHMM模型以及直接在语音中加入加性噪声训练出的CDHMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(3dB-15dB),识别率比传统CDHMM模型有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立伟	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	49	162	7.0	8.0
2	黄湘松	哈尔滨工程大学信息与通信工程学院	13	51	4.0	6.0