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期刊论文
基于循环神经网络的语音识别模型
计算机学报,2001,24(2):213~218,-0001,():
近年来基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别技术得到很大发展。然而HMM模型有着一定的局限性,如何克服HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点。在语音识别中引入神经网络的方法是克服HMM局限性的一条途径。该文将循环神经网络应用于汉语语音识别,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法。实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能,与传统的HMM模型效果相当。新的训练策略能够在提高训练速度的同时,使得模型分类性能有明显提高。
【免责声明】以下全部内容由[朱小燕]上传于[2006年07月25日 17时37分59秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
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