【摘 要】
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在语音识别方面,基于隐马尔可夫模型的识别方法有着非常重要的地位,并且在实际应用中得到了较好的识别结果.该文提出了基于最小误识率准则的区分训练方法,针目标函数直接建立
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在语音识别方面,基于隐马尔可夫模型的识别方法有着非常重要的地位,并且在实际应用中得到了较好的识别结果.该文提出了基于最小误识率准则的区分训练方法,针目标函数直接建立在Viterbi解码的基础上,以保证所得的隐马尔可夫模型能提高识别率.实验结果表明此方法确实有一定的效果.此外,对算法的初值设置及实现过程中的溢出问题进行了讨论.该文对传统的BP算法采用了向量的ε-加速算法和共轭梯度法进行了加速,对相关的收敛性、稳定性进行了理论上的证明,并对其初始权值的设置进行了研究.该文采用基于BP神经网络的神经预测模型进行语音识别.该文利用多分类器组合的方法对连接数字语音进行了识别,达到了令人满意的效果.
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