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基于隐马尔可夫模型（HMM）和改进后的概率神经网络（PNN）模型提出了一种用于语音识别的混合模型，该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列，然后对最佳状态序列进行时间规整，最后通过PNN神经网络进行分类识别。给出了HMM参数训练及时间规整的算法。实验结果表明这种模型比HMM具有更好的识别效果。
基于HMM和PNN的混合语音识别模型
【摘 要】
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基于隐马尔可夫模型（HMM）和改进后的概率神经网络（PNN）模型提出了一种用于语音识别的混合模型，该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列，然后对最佳状态序列进行时间规整，最后通过PNN
【机 构】
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兰州理工大学电气与信息工程学院
【出 处】
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电声技术
【发表日期】
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2007年12期
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