【摘 要】
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与以往的混合模型不同,该文介绍的隐马模型(Hidden Markov Model,即HMM)/多层前馈神经网络(Multilayer Feed- forward Neural Network 即MFNN)模型,以堆栈推广原理为基础,将H
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与以往的混合模型不同,该文介绍的隐马模型(Hidden Markov Model,即HMM)/多层前馈神经网络(Multilayer Feed- forward Neural Network 即MFNN)模型,以堆栈推广原理为基础,将HMM 输出的匹配分值编码组合成为MFNN的输入矢量,利用部分先验知识训练MFNN,使之记住那些由于HMM训练不充分产生的不正确的匹配分值,当新的观察序列仍由同一个错误的模型产生时,便可以将之矫正到正确的类中去.混合模型有效地利用了说话人之间的信息(Inter-speaker Information),MFNN的输入矢量维数与 HMM的模型个数相同,在特征空间中降低了复杂度,减少了训练量,可以快速收敛.
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