电路与系统学报
電路與繫統學報
전로여계통학보
JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS
2000年
2期
58-61
,共4页
徐文盛%戴蓓倩%方绍武%陆伟
徐文盛%戴蓓倩%方紹武%陸偉
서문성%대배천%방소무%륙위
连续隐马尔可夫模型%人工神经网络%噪声鲁棒性%数码语音识别
連續隱馬爾可伕模型%人工神經網絡%譟聲魯棒性%數碼語音識彆
련속은마이가부모형%인공신경망락%조성로봉성%수마어음식별
本文提出一种连续隐马尔可夫模型(CHMM)和人工神经网络(ANN)相结合的鲁棒性识别方法,用于噪声环境下特定人数码语音识别.该方法以CHMM的输出作为系统的识别矢量,利用人工神经网络的模式分类和自学习功能,从识别矢量空间中提取语音预识别矢量,再由识别矢量对预识别结果进行识别输出.实验证明,这种基于CHMM/ANN的数码语音识别方法明显地提高了系统的噪声鲁棒性,适用于中小词表语音识别系统.
本文提齣一種連續隱馬爾可伕模型(CHMM)和人工神經網絡(ANN)相結閤的魯棒性識彆方法,用于譟聲環境下特定人數碼語音識彆.該方法以CHMM的輸齣作為繫統的識彆矢量,利用人工神經網絡的模式分類和自學習功能,從識彆矢量空間中提取語音預識彆矢量,再由識彆矢量對預識彆結果進行識彆輸齣.實驗證明,這種基于CHMM/ANN的數碼語音識彆方法明顯地提高瞭繫統的譟聲魯棒性,適用于中小詞錶語音識彆繫統.
본문제출일충련속은마이가부모형(CHMM)화인공신경망락(ANN)상결합적로봉성식별방법,용우조성배경하특정인수마어음식별.해방법이CHMM적수출작위계통적식별시량,이용인공신경망락적모식분류화자학습공능,종식별시량공간중제취어음예식별시량,재유식별시량대예식별결과진행식별수출.실험증명,저충기우CHMM/ANN적수마어음식별방법명현지제고료계통적조성로봉성,괄용우중소사표어음식별계통.
