弹箭与制导学报
彈箭與製導學報
탄전여제도학보
JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE
2004年
4期
223-225
,共3页
语音识别%连续HMM%自组织特征映射神经网络%噪声背景
語音識彆%連續HMM%自組織特徵映射神經網絡%譟聲揹景
어음식별%련속HMM%자조직특정영사신경망락%조성배경
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.
文中將自組織特徵映射神經網絡(SOFMNN)與隱馬爾可伕模型(HMM)相結閤,訓練齣抗譟聲的HMM模型.試驗錶明,該模型適閤于對譟聲揹景下的語音進行識彆.同傳統的CDHMM模型以及直接在語音中加入加性譟聲訓練齣的CDHMM模型相比,該模型具有更好的抗譟魯棒性,在信譟比較低的情況下(3dB-15dB),識彆率比傳統CDHMM模型有明顯的提高.
문중장자조직특정영사신경망락(SOFMNN)여은마이가부모형(HMM)상결합,훈련출항조성적HMM모형.시험표명,해모형괄합우대조성배경하적어음진행식별.동전통적CDHMM모형이급직접재어음중가입가성조성훈련출적CDHMM모형상비,해모형구유경호적항조로봉성,재신조비교저적정황하(3dB-15dB),식별솔비전통CDHMM모형유명현적제고.
