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研究适用于隐马尔可夫模型(HMM)结合多层感知器(MLP)的小词汇量混合语音识别系统的一种简化神经网络结构.利用小词汇量混合语音识别系统中的HMM状态所形成的规则的二维阵列,对状态观测概率进行分解.基于这种利用HMM的二维结构特性的方法,实现了用一种由多个简单的MLP所组成的简化神经网络结构来估计状态观测概率.理论分析和语音识别实验的结果都表明,这种简化神经网络结构在性能上优于Franco等人提出的简化神经网络结构.