基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

• 作者: 李海峰 蒋瑞 马琳
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 大词表连续语音识别 混合模型 隐马尔科夫模型 人工神经网络模型 多路径
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 23-26,30
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2012.05.007

摘要

提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统.在混合模型系统中,多种模型协同工作.ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料.这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强；ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现.实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马琳	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	65	463	10.0	20.0
2	李海峰	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	53	445	11.0	20.0
3	蒋瑞	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	8	1.0	1.0