【摘 要】
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基于人工神经网络(Artificial Neural Network)的语音识别是当前语音识别领域的研究重点之一,它包含了崭新的思想和处理方法,在实际应用中取得了令人瞩目的成果,得到全世界
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基于人工神经网络(Artificial Neural Network)的语音识别是当前语音识别领域的研究重点之一,它包含了崭新的思想和处理方法,在实际应用中取得了令人瞩目的成果,得到全世界的广泛关注.该论文对当前应用于语音识别的几种神经网络模型进行了细致的分析,在此基础上提出了一种新的神经网络识别器用于汉语的识别.考虑到人工神经网络在时序信号的处理方面有一定的不足,在语音的预处理过程中引入了非线性分段和代表帧特征提取方法,使得神经网络能够充分地利用语音的相关信息.此网络在实验中对小字表的识别取得了非常满意的结果.针对汉语识别的具体情况,作者以声母和韵母做为识别基元构造了普通话的全音节识别系统.为了进一步提高系统的性能,采用了改进的完全基于音节的声母基元,并在识别过程中引入了一种新的分级识别策略.尽管这个全音节识别系统目前还不令人非常满意,但它为今后的研究工作奠定了良好的基础.
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