文献类型：期刊文章

作　　者：李苇营[1] 易克初[1] 胡征[1]

机构地区：[1]西安电子科技大学信息工程系

出　　处：《电子学报》

年　　份：1994

卷　　号：22

期　　号：10

起止页码：73-80

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX1992、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：隐马尔可夫模型（ＨＭＭ）技术是语音识别中应用较为成功的算法，但它的缺点影响了其精度、速度、硬件实现和推广应用，神经网络（ＮＮ）具有并行性、强的分类能力和易于硬件实现等优点。将ＮＮ与ＨＭＭ相结合构成混合网络，能克服ＨＭＭ与ＮＮ的缺点，保留双方的优点，本文详细评述了目前在语音识别中应用的由ＨＭＭ和ＮＮ构成的四种混合网络。通过对其结构、识别性能和特点的分析，可以看出ＨＭＭ和ＮＮ构成的混合网的性能明显优于纯ＨＭＭ和ＮＮ，是更适于语音识别的网络。

关 键 词：神经网络 隐马尔可夫模型 混合网络 语音识别

分 类 号：TN912.34]