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簡介：基于隱馬爾可夫模型(HMM)和改進后的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)模型提出了一種用于語音識別的混合模型．該模型首先利用HMM生成最佳語音狀態(tài)序列，然后對最佳狀態(tài)序列進行時間規(guī)整，最后通過PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類識別。給出了HMM參數(shù)訓(xùn)練及時間規(guī)整的算法。實驗結(jié)果表明這種模型比HMM具有更好的識別效果。
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