二阶隐马尔可夫模型的学习算法及其与一阶隐马尔可夫模型的关系

研究和推导了二阶隐马尔可夫模型(HMM2)的学习算法,其中包括前向、后向变量的定义与计算,Viter-bi算法,以及Baum-Welch算法.同时还研究了HMM2与一阶隐马尔可夫模型(HMM1)之间的关系,发现对任给的HMM2,总存在一个HMM1与之等价,提出了HMM2与HMM1的等价性定理,并给出了定理的证明.     

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构,这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量,然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较,用这种网络进行前端处理,可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间,简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。