Trots de framsteg som gjorts under de senaste decennierna är automatiskt taligenkänning fortfarande en utmanande och svår uppgift. I synnerhet igenkänningssystem baserade på dolda Markov modeller (HMMs) är e!ektiva under många omständigheter, men gör su!er från några stora begränsningar som begränsar tillämpligheten av ASR-teknik i verkliga miljöer. Försök gjordes att övervinna dessa begränsningar med antagandet av arti "cial neural networks (ANN) som ett alternativt paradigm för ASR, men ANN misslyckades med att hantera långa tidsföljder av talsignaler. Mellan slutet av 1980-talet och början av 1990-talet började en del forskare utforska ett nytt forskningsområde genom att kombinera HMM och ANN inom en enda hybridarkitektur. Målet med hybridsystem för ASR är att dra nytta av egenskaperna hos både HMM och ANN, vilket förbättrar #exibilitet och igenkänningsprestanda. En mängd olika arkitekturer och nya utbildningsalgoritmer har föreslagits i litteraturen. I detta dokument granskas ett antal signi"cant hybrid modeller för ASR, sätta samman metoder och tekniker från en mycket specialiserad och icke-homogen litteratur. E!orts koncentrerar sig på att beskriva och referera arkitekturer och algoritmer, deras fördelar och begränsningar, samt på att kategorisera dem i breda klasser. Tidiga försök att efterlikna HMMs av ANNs är "rist beskrivs. Sedan fokuserar vi på ANN:er för att uppskatta senare sannolikheter för tillstånden i en HMM och på "globala optimeringar, där ett enda, övergripande utbildningskriterium de"ned över HMM och ANN:erna. Konnektivitetsvektorkvantisering för diskreta HMM, och andra nyare metoder ses också över. Det påpekas att hybridsystem, utöver sitt teoretiska intresse, har möjliggjort påtagliga förbättringar i erkännandet av prestanda jämfört med standard HMM i di$cult och signi"cant benchmarking uppgifter.
Till exempel har hybridtekniker som använder idéer från Neural Network-domänen och HMMs tillämpats för taligenkänningssystem REF.
A survey of hybrid ANN/HMM models for automatic speech recognition
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}