作者：黄湘松; 赵春晖; 陈立伟语音识别连续hmm自组织特征映射神经网络噪声背景
摘要：针对噪声背景下传统语音识别系统识别率较低的问题,提出了一种将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法,训练出适应噪声的混合模型.该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别.同传统的CDHMM模型以及直接在语音中加入加性噪声训练出的CDHMM模型相比,该模型具有更好的抗噪鲁棒性,在信噪比较低的情况下(2～12 dB),识别率比传统CDHMM模型有明显提高.
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