Acceso usuarios
José Carlos Segura Luna, Antonio José Rubio Ayuso 
, Teodoro P. García, Jesús Esteban Díaz Verdejo, Victoria Eugenia Sánchez Calle
En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el reconocimiento de voz continua que integra HMM y ANN. Dicho sistema se compone de 3 clases de bloques (LVQ, SLHMM y DP), todos ellos redes neuronales, si bien los denominados SLHMM pueden ser interpretados y entrenados de acuerdo con los HMM. Un SLHMM es, básicamente, una expansión en una red con un número fijo de capas de una red neuronal recurrente con una topología conveniente. Se presentan algunos resultados experimentales preliminares que, comparados con los obtenidos a partir de un sistema basado únicamente en HMM, muestran un incremento en el rendimiento del sistema sencillamente debido a la topología utilizada.
