基于ANN/HMM混合模型汉语大词表连续语音识别系统

蒋瑞　李海峰　马琳

摘要： 提出一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov model？熏 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。

关键词：

中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：2095-2163（2012）05-0023-05