基于HMM和LVQ网络混合模型的语音识别方法

• 作者: 吴金南 宫宁生
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 语音识别 隐马尔可夫模型 学习向量量化 混合模型
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 分类号: TN91234
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和学习向量量化(LVQ)神经网络的语音识别方法.该方法先用HMM生成最佳语音状态序列,然后用函数逼近技术产生对最佳状态序列进行时闻归正,最后通过LVQ神经网络进行分类识别.理论和实验结果表明,混合模型的识别率明显高于隐马尔可夫模型的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫宁生	南京工业大学信息科学与工程学院	54	473	12.0	20.0
2	吴金南	南京工业大学信息科学与工程学院	2	6	1.0	2.0