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基于神經網絡的漢語孤立詞語音識別_朱淑琴
隨著計算機技術的不斷發展和廣泛應用, 語音識別技術得 到了迅速發展,語音識別的研究越來越受到人們的重視。現在采 用的語音識別方法主要有:動態時間規整技術(DTW)、矢量量化 (VQ)和隱馬爾科夫模型(HMM)。八十年代末期,人工神經網絡技 術的研究興起, 它是一種與傳統模式識別完全不同的分布式并 行信息處理系統,由于它具有自適應、自組織及聯想等反應人腦 加工、存儲和搜索信息的某些特征,特別適合于語音識別中的分 類問題。 人工神經網絡通常是針對靜態模式而設計的, 語音信號是 一個時變信號, 而且它的時變特性也是語音理解的一個重要特 征。由于每次發音快慢節奏不一樣,發音時音節的長短不可能完 全相同,而大多數神經網絡的輸入結構是固定的,所以將人工神 經網絡用于語音識別時需要對其做一些必要的修正。本文將語 音特征參數序列通過規整網絡轉換為狀態轉移矩陣, 反映語音 時變特性,解決了語音時間規整問題,只需單層感知神經網絡就 可進行語音識別。
隨著計算機技術的不斷發展和廣泛應用, 語音識別技術得 到了迅速發展,語音識別的研究越來越受到人們的重視。現在采 用的語音識別方法主要有:動態時間規整技術(DTW)、矢量量化 (VQ)和隱馬爾科夫模型(HMM)。八十年代末期,人工神經網絡技 術的研究興起, 它是一種與傳統模式識別完全不同的分布式并 行信息處理系統,由于它具有自適應、自組織及聯想等反應人腦 加工、存儲和搜索信息的某些特征,特別適合于語音識別中的分 類問題。 人工神經網絡通常是針對靜態模式而設計的, 語音信號是 一個時變信號, 而且它的時變特性也是語音理解的一個重要特 征。由于每次發音快慢節奏不一樣,發音時音節的長短不可能完 全相同,而大多數神經網絡的輸入結構是固定的,所以將人工神 經網絡用于語音識別時需要對其做一些必要的修正。本文將語 音特征參數序列通過規整網絡轉換為狀態轉移矩陣, 反映語音 時變特性,解決了語音時間規整問題,只需單層感知神經網絡就 可進行語音識別。
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