基于堆栈推广原理的HMM/MFNN混合模型用于说话人辨认

摘要

根据堆栈推广原理，将隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）与多层前馈神经网络（ＭＦＮＮ）相结合，既利用ＨＭＭ能够较好地描述动态时间序列又利用ＭＦＮＮ静态分类能力强的特点，应用于说话人辨认。