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语音识别关键技术研究
被引量:
15
1
作者
息
晓静
林坤辉
+1 位作者
周昌乐
蔡骏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期66-69,115,共5页
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记...
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。
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关键词
HMM
ANN
非参数概率模型
BP
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职称材料
基于HMM与神经网络的声学模型研究
被引量:
13
2
作者
林坤辉
息
晓静
周昌乐
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期44-46,共3页
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础...
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.
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关键词
HMM
ANN
隐节点剪枝算法
广义Hebb算法
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职称材料
题名
语音识别关键技术研究
被引量:
15
1
作者
息
晓静
林坤辉
周昌乐
蔡骏
机构
厦门大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期66-69,115,共5页
基金
厦门大学985二期信息创新平台项目资助
文摘
采用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音声学建模是大词汇连续语音识别取得突破性进展最主要的原因之一,HMM本身依赖的某些不合理建模假设和不具有区分性的训练算法正在成为制约语音识别系统未来发展的瓶颈。神经网络依靠权能够进行长时间记忆和知识存储,但对于输入模式的瞬时响应的记忆能力比较差。采用混合HMM/ANN模型对HMM的一些不尽合理的建模假设和训练算法进行了革新。混合模型用神经网络非参数概率模型代替高斯混合器(GM)计算HMM的状态所需要的观测概率。另外对神经网络的结构进行了优化,取得了很好的效果。
关键词
HMM
ANN
非参数概率模型
BP
Keywords
HMM, ANN, Nonparametric Probabilistic Model, BP
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于HMM与神经网络的声学模型研究
被引量:
13
2
作者
林坤辉
息
晓静
周昌乐
机构
厦门大学软件学院
厦门大学信息科学与技术学院
出处
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期44-46,共3页
基金
厦门大学985二期信息创新平台项目资助
文摘
神经网络能依靠权值进行长时间记忆和知识存储,但是对输入模式的瞬时相应的记忆能力比较差;而隐马尔科夫模型的短时记忆的能力比较强,但是假定的前提又与实际情况不符.因此,采用HMM和ANN的混合模型来取双方之长,并在这种混合模型的基础上,对神经网络从结构设计、训练、到训练后期的结构调整进行了全程的优化;应用隐节点剪枝算法,并利用广义的Hebb规则重新确定网络的参数.实验表明,这种混合模型在语音识别中取得了良好的效果.
关键词
HMM
ANN
隐节点剪枝算法
广义Hebb算法
Keywords
HMM
ANN
removing hidden nodes algorithm
generalized Hebbian algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN912.34 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语音识别关键技术研究
息
晓静
林坤辉
周昌乐
蔡骏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
15
下载PDF
职称材料
2
基于HMM与神经网络的声学模型研究
林坤辉
息
晓静
周昌乐
《厦门大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
13
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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