基于隐马尔可夫模型(HMM)和改进后的概率神经网络(PNN)模型提出了一种用于语音识别的混合模型．该模型首先利用HMM生成最佳语音状态序列，然后对最佳状态序列进行时间规整，最后通过PNN神经网络进行分类识别。给出了HMM参数训练及时间规整的算法。实验结果表明这种模型比HMM具有更好的识别效果。
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