基于HMM与神经网络的声学模型研究

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摘要：神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储，但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差；而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强。但是假定的前提又与实际情况不符．因此.采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长，并在这种混合模型的基础上，对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化；应用隐节点剪枝算法，并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数．实验表明，这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95448X/200601/20976968.html

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关键词：神经网络 神经网 HMM 马尔科夫模型 隐马尔科夫 HMM ANN 隐节点剪枝算法 广义Hebb算法