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神经网络与HMM构成的混合网络在语音识别中应用的研究 [推广有奖]

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摘要:隐马尔可夫模型(HMM)技术是语音识别中应用较为成功的算法,但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用。神经网络(NN)具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将NN与HMM相结合构成混合网络,能克服HMM与NN的缺点,保留双方的优点。本文详细评述了目前在语音识别中应用的由HMM和NN构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析,可以看出HMM和NN构成的混合网的性能明显优于

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关键词:语音识别 神经网络 HMM 神经网 学术交流 神经网络 隐马尔可夫模型 混合网络 语音识别

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