【摘 要】
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研究了一种非齐次隐马尔可夫模型（Inhomogeneous Hidden Markov Model），然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合，训练出抗噪声的HMM模型，并应用该混合模型
【机 构】
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哈尔滨工业大学信息工程系,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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研究了一种非齐次隐马尔可夫模型（Inhomogeneous Hidden Markov Model），然后将自组织特征映射神经网络与这种非齐次隐马尔可夫模型相结合，训练出抗噪声的HMM模型，并应用该混合模型进行语音识别。实验结果表明，该模型适合于对噪声背景下的语音进行识别。该模型具有更好的抗噪鲁棒性，在信噪比较低的情况下（5dB-10dB），识别率可以提高5％左右。
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