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利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别
引用本文:孙放 胡光锐. 利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别[J]. 上海交通大学学报, 1998, 32(6): 19-22
作者姓名:孙放 胡光锐
作者单位:上海交通大学电子工程系
摘    要:为了提高语音识别系统的性能,基于全域优化的思想,提出了一种用于训练连续隐马尔柯夫模型(CHMM)的新算法——基因算法,并将该算法用于语音识别.用该算法训练CHMM,可得到最佳的模型参数,从而提高了语音识别率.利用该算法训练CHMM,不需要对CHMM的每一个参数单独进行估值,能够在一定的程度上提高训练速度.文中阐述了整个算法,给出了计算机模拟结果,并与传统的训练方法进行了比较.

关 键 词:连续隐马尔柯夫模型;基因算法;语音识别

New Speech Recognition Method Based on Genetic Algorithm Training CHMM
Sun Fang,Hu Guangrui,Xu Xiong. New Speech Recognition Method Based on Genetic Algorithm Training CHMM[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 1998, 32(6): 19-22
Authors:Sun Fang  Hu Guangrui  Xu Xiong
Affiliation:Sun Fang,Hu Guangrui,Xu Xiong Department of Electronic Engineering,Shanghai Jiaotong University,China
Abstract:
Keywords:continuous hidden Markov model  genetic algorithm  speech recognition  
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