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一种基于TTRNN的汉语拼音全音节识别方法.pdf
第”卷第2期 哈尔滨工业大学学报 Voi．33．No2
0 0FHARBIN
20 1年4月 JOURNAL INSTnU7rE0FTECHNOLOGY 00I
^pr．．2
一种基于TTRNN的汉语拼音全音节识别方法
赵以宝，孙圣和
(哈尔滨工业大学自动化测试与控制乐．黑龙江哈尔滨150001)
摘要：递归神经网络(RecumntNeu瑚Nemork，RNN)是一种具有时延反馈能力的神经网；它可以充分利
用上下文的信息来提高分类的程度，因而很适合汉语拼音的识别．但在实践中受网络规模的限制，能利用的
上下文有限，所以对汉语拼音的分类效果并不理想为此提出一种改进的RNN——时间标签递归神经网
(‘rrRNN)来对汉语拼音的整音节进行直接建模识别的方法；初步的实验结果不仅证明了1TRNN方法对汉
语拼音这样的时序模式有很好的分类能力，而且在拼音识别方面有很强的顽健性
关键词：神经网络；时间标签递归神经网络；语音识别；拼音识别
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中围分类号：TN9】2 文献标识码：A 文章编号：0367靶34(2001)02．0口】3讲
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AutomaticTe8t叫d I珊titute 150001，Chin日)
(D。pt．0f contml，Harbinof‰hnolo盯．Harbin
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Abstract：PresentsimprovedRNN———-Time—Tag Network(TTRNN)for
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K时w0Tds：neuralne‘；TTRNH；叩eech
拼音的识别是汉语语音识别的基础．常见的 能力．本文提出一种改进的递归神经网方法——
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比较成功的拼音识别方法是基于HMM声音模型 时间标签递归神经网(Time—Tag
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