【摘 要】
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该文针对汉语数码识别系统的难点如非特定人问题、连续数字串中音节的切分问题、易混淆数字对的区分问题进行分析,并提出新的算法加解决.针对非特定人问题,将BP神经网络与传
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该文针对汉语数码识别系统的难点如非特定人问题、连续数字串中音节的切分问题、易混淆数字对的区分问题进行分析,并提出新的算法加解决.针对非特定人问题,将BP神经网络与传统的HMM模型相结合,以HMM模型为框架,利用神经网络对复杂非线性函数的拟合功能来得到与特定人无关的HMM模型的状态概率输出函数,详细分析了其可行性,最终得到汉语数码统一的神经网络与HMM相混合的单元模型.针对易混淆数字对的区分问题,提出利用部分概率的简单算法针对数字的特征部分进行区分.针对连续数字串中的音节切分问题,利用汉字音节较少、发音时间长度变化较小的特点,和数字清浊音的信息帮助Viterbi搜索算法排除不合理状态序列,最终提高系统识别率.文中分别用汉语特定人、孤立数码识别系统,非物定人、孤立数码识别系统和特定人、连续数码识别系统对提出的方法加以测试和分析,得到了一些有参考价值的结果.
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