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遗传算法与神经网络在语音识别中的应用

刘俊华  颜运昌  荆琦  
【摘要】:为克服隐马尔可夫模型(HMM)在语音识别应用中的缺点和局限性,在语音识别中引入神经网络。采用前馈多层神经网络,用遗传算法和BP算法结合的方式对网络进行训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部最小等缺陷。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性奠定了基础。

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