【摘 要】
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该文着眼于语音识别技未来的发展以及人工神经网络(ANN)的应用,采用混膈HMM/ANN模型对HMM的一尽俣理的建模假设和训练算法进行了革新.混和模型用神经网络非能数概率 模型代替
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该文着眼于语音识别技未来的发展以及人工神经网络(ANN)的应用,采用混膈HMM/ANN模型对HMM的一尽俣理的建模假设和训练算法进行了革新.混和模型用神经网络非能数概率 模型代替高斯混合器(GM)计算HMM状态所需要的观测概率,这就使得状态观测概率具有更符 合实际分布的函数形式,并且在帧层面上是呆区分的,在网络的输入端还可以考虑相邻帧之间的时间相关性.混合模型能用较少的参数达到和标准HMM相比拟的识别性能,而且存在更 大的潜力和发展空间.该文以混合HMM/ANN模型研究中存在的基本问题为研究内容,在建立 基于MS SQL汉语语料库的基础上,提出了一套对网络设计和训练各个方面进行优化的算法.晨结构优化方面,提出了一种猜测初始隐节点数目和对训练结束后的网络进行隐节点剪枝的算法;在标准反向传播算法的的连接权初试化、目标函数形式、学习率更新、参数泛化性能等方面也进行了一系列优化,提出了一种新的目标函数的构造方法.这些优化措施在研究人员的实验当中取得了较为理想的效果.
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