【摘 要】
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该以混合HMM-ANN声学模型研究中存在的基本问题和系统技术为研究内容,主要的创新工作包括:1.大规模神经网络的优化设计和训练算法:神经网络的后验概率估计性能直接影响了混合
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该以混合HMM-ANN声学模型研究中存在的基本问题和系统技术为研究内容,主要的创新工作包括:1.大规模神经网络的优化设计和训练算法:神经网络的后验概率估计性能直接影响了混合声学模型的建模精度,并且向所有HMM状态提供观测概率的网络规模很大,用现有标准的误差反向传播(BP)算法很难对它进行有效的训练,网络结构的确定目前还被认为是一件艺术工作.2.后验分布共享的混合声学模型:首先他们强调了语音声学建模是一个静态映射问题,提出了不同层面的语音学单元区分性的层次结构,并从理论上分析了HMM单元在语音特征向量空间中存在大量重叠分布的原因.3.语境相关的混合声学模型:他们首先将关于语境相关混合HMM-ANN建模的研究工作总结为4种形式,指出了后验概率分解和网络隐参数共享是语境相关混合模型的要点.4.融合基元混淆结构的混合HMM-HMM模型.该文最重要的研究成果就是提出并实现了根据基元之间的混淆结构进行有专门区分(也就是基元识别)的想法,并提出了声学识别混淆结构的提取算法和观测概率计算的层次网络结构,这些内容为语音识别的研究开创了一个崭新和富有发展潜力的思路.
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