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基于神经网络的汉语孤立词语音识别_朱淑琴
随着计算机技术的不断发展和广泛应用, 语音识别技术得 到了迅速发展,语音识别的研究越来越受到人们的重视。现在采 用的语音识别方法主要有:动态时间规整技术(DTW)、矢量量化 (VQ)和隐马尔科夫模型(HMM)。八十年代末期,人工神经网络技 术的研究兴起, 它是一种与传统模式识别完全不同的分布式并 行信息处理系统,由于它具有自适应、自组织及联想等反应人脑 加工、存储和搜索信息的某些特征,特别适合于语音识别中的分 类问题。 人工神经网络通常是针对静态模式而设计的, 语音信号是 一个时变信号, 而且它的时变特性也是语音理解的一个重要特 征。由于每次发音快慢节奏不一样,发音时音节的长短不可能完 全相同,而大多数神经网络的输入结构是固定的,所以将人工神 经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正。本文将语 音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵, 反映语音 时变特性,解决了语音时间规整问题,只需单层感知神经网络就 可进行语音识别。
随着计算机技术的不断发展和广泛应用, 语音识别技术得 到了迅速发展,语音识别的研究越来越受到人们的重视。现在采 用的语音识别方法主要有:动态时间规整技术(DTW)、矢量量化 (VQ)和隐马尔科夫模型(HMM)。八十年代末期,人工神经网络技 术的研究兴起, 它是一种与传统模式识别完全不同的分布式并 行信息处理系统,由于它具有自适应、自组织及联想等反应人脑 加工、存储和搜索信息的某些特征,特别适合于语音识别中的分 类问题。 人工神经网络通常是针对静态模式而设计的, 语音信号是 一个时变信号, 而且它的时变特性也是语音理解的一个重要特 征。由于每次发音快慢节奏不一样,发音时音节的长短不可能完 全相同,而大多数神经网络的输入结构是固定的,所以将人工神 经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正。本文将语 音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵, 反映语音 时变特性,解决了语音时间规整问题,只需单层感知神经网络就 可进行语音识别。
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