基于HMM-ANN混合模型的非特定人的音識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語音識別是利用計算機理解人類語言的語義內容。
　　近些年以來，在非特定人領域的孤立詞語音識別技術方面有了很大的進展，人機交互、智能手機、家電遙控等應用行業(yè)都有語音識別技術的融入。目前動態(tài)時間規(guī)整、隱馬爾可夫模型和神經網絡模型等關鍵技術都可以實現(xiàn)孤立詞語音的識別。本文著重研究了非特定人孤立詞語音識別的各種組成技術。利用人工神經網絡模型和隱馬爾可夫模型技術各自的優(yōu)勢，通過將人工神經網絡強大的分類能力以及隱馬爾可夫模型較好的時域建模能力

2、相結合，提出了ANN/HMM混合模型的語音識別方式，并利用MATLAB編寫了程序代碼。通過與傳統(tǒng)的HMM和ANN模型進行對比和分析，實驗結果表明混合模型語音識別方式改善了識別性能，提高了識別率，并在抗干擾性和魯棒性方面也得到加強。
　　在全面系統(tǒng)地研究國內外語音識別技術，特別是非特定人領域的孤立詞語音識別技術的基礎上，主要作了如下工作：
　　1．研究了隱馬爾可夫模型原理及算法實現(xiàn)，指出了模型存在的不足，結合本文提出的設計方案

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