基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

摘要

提出一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)混合模型的汉语大词表连续语音识别系统.在混合模型系统中,多种模型协同工作.ANN负责建模音素发音物理特性,HMM联合语言学模型识别待识语料.这样,混合模型系统能够结合HMM和ANN两种模型的优点:HMM对时间序列结构建模能力强；ANN的非线性预测能力强,建模能力强,鲁棒性,便于硬件实现.实验结果表明,HMM/ANN混合模型系统有效结合了两种模型的优点,提高了识别率.