【摘 要】
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将隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）与人工神经网络（ＡＮＮ）相结合，既利用ＨＭＭ能够较好地描述动态时间序列又利用ＡＮＮ静态分类能力强的特点，应用于说话人辨认。本文将一个多层前馈神经网络（ＭＬＦＮＮ）与ＨＭＭ相结合构成混合模型，与以往的方法不同，具有所需训练数据量小，推广性能良好的特点。对２０个说话人辨认的实验结果表明，混合模型优于单一的ＨＭＭ的性能
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将隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）与人工神经网络（ＡＮＮ）相结合，既利用ＨＭＭ能够较好地描述动态时间序列又利用ＡＮＮ静态分类能力强的特点，应用于说话人辨认。本文将一个多层前馈神经网络（ＭＬＦＮＮ）与ＨＭＭ相结合构成混合模型，与以往的方法不同，具有所需训练数据量小，推广性能良好的特点。对２０个说话人辨认的实验结果表明，混合模型优于单一的ＨＭＭ的性能
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