【摘 要】
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本文提出了一种基于模糊自适应Hamming网络的连续汉语识别方法,用模糊自适应Hamming网络来估计HMM中的状态观测概率。结合HMM对动态时间序列极强的建模能力和神经网络的分类
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院,上海海事大学信息工程学院 上海200135,上海200135
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本文提出了一种基于模糊自适应Hamming网络的连续汉语识别方法,用模糊自适应Hamming网络来估计HMM中的状态观测概率。结合HMM对动态时间序列极强的建模能力和神经网络的分类决策能力来提高语音识别的准确率。通过对非特定人汉语连续词的语音识别实验,证实了该方法的有效性。
In this paper, a continuous Chinese recognition method based on fuzzy adaptive Hamming network is proposed. The fuzzy adaptive Hamming network is used to estimate the state observation probability in HMM. Combining HMM with strong dynamic time series modeling ability and neural network classification decision-making ability to improve the accuracy of speech recognition. Through the experiment of speech recognition of Chinese non-specific Chinese words, the validity of the method is verified.
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