基于HMM和代数神经网络的连续语音识别研究

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在当今这个信息时代,随着计算机技术突飞猛进的发展,各种智能化机器也走进了人们生产生活的各个方面,致使人们渴望与机器之间的交流能像人与人之间的交流一样自然流畅。这种需求使语音识别越来越被关注,并有着广阔的发展前景。有着广泛社会效益和经济效益的语音识别技术的研究,虽然也取得了一定的成果,然而其在从实验室走向实用化的过程中还存在很多问题。人们仍需对语音识别的算法、理论进行深入的研究,使语音识别系统能够真正实用化。本文以提高连续语音识别系统的识别率为目的,对语音识别理论基础进行全面研究,并将一种新型的前馈型神经网络算法——代数算法引用到语音识别中,对此学习算法进行了深入地分析,通过仿真实验将代数神经网络与传统的BP神经网络算法进行对比,证明其各项性能都要优于BP神经网络。在此基础上,考虑到HMM有较强的时域建模能力,但分类能力差;而代数神经网络恰恰相反,其分类能力强,但对动态时间信号的描述能力却不尽如人意的特点,将代数神经网络与隐马尔可夫模型相结合,用代数神经网络代替隐马尔可夫模型的高斯混合器计算观察概率,以弥补隐马尔可夫模型和代数神经网络各自的不足。最后,完成了基于本文混合模型的非特定人小词汇量连续语音识别系统的设计和实现,通过大量试验验证了此混合模型的有效性和适用性。本文对语音识别系统各部分进行了深入的研究和实践,特别从识别方法上作了探索性的工作,取得了一定成效,为语音识别研究奠定了基础。
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