基于ANN-HMM混合模型漢語(yǔ)大詞表連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)建立.pdf

1、語(yǔ)音識(shí)別是一門內(nèi)涵豐富、應(yīng)用廣泛的技術(shù),在一些應(yīng)用領(lǐng)域中正迅速成為一個(gè)關(guān)鍵的具有競(jìng)爭(zhēng)力的技術(shù),如用于自動(dòng)口語(yǔ)翻譯,實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言交流。本文以漢語(yǔ)大詞表連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別為應(yīng)用背景,主要研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)與隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的混合模型。
　　本文詳細(xì)分析了ANN和HMM的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。深入研究了五種主要的ANN/HMM混合模型:早期模擬HMM算法的嘗試;用ANN估計(jì)HMM的狀態(tài)后驗(yàn)概率;基于全局最優(yōu)訓(xùn)練方法的混合模

2、型;ANN作為離散型HMM的矢量量化器;ANN作為HMM的后處理器。
　　本文研究了ANN/HMM混合模型的優(yōu)勢(shì),并提出了一種基于隱馬爾可夫模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型的漢語(yǔ)大詞表連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。在混合模型系統(tǒng)中,多種模型協(xié)同工作。ANN是狀態(tài)級(jí)模型,負(fù)責(zé)建模音素發(fā)音物理特性;HMM聯(lián)合語(yǔ)言學(xué)模型識(shí)別待識(shí)語(yǔ)料。這樣,混合模型系統(tǒng)能夠結(jié)合HMM和ANN兩種模型的優(yōu)點(diǎn):HMM對(duì)時(shí)間序列結(jié)構(gòu)建模能力強(qiáng);ANN的非線性預(yù)測(cè)能力強(qiáng),建模能力