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該文提出了一種嵌入自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高斯混合模型，它充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高斯混合模型各自的優(yōu)點，以最大似然概率(ML)為準則，把它們作為一個整體來進行訓練。訓練過程中，高斯混合模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)交替更新。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了“數(shù)據(jù)整形”的作用，因而提高了類內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性。實驗結(jié)果表明，采用該文提出的模型在各種信噪比情況下的識別率都比基線系統(tǒng)有所提高，最高能達到19%。
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