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提出一种基于动态时间规整（DTW）和改进的学习矢量量化（LoPLVQ）的神经网络的语音识别方法.该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整,然后通过改进的学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别.实验表明,新系统在大规模语音识别方面不仅能缩短训练时间,而且具有较高的识别率.
改进的LVQ网络与DTW相结合的语音识别方法
【摘 要】
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提出一种基于动态时间规整（DTW）和改进的学习矢量量化（LoPLVQ）的神经网络的语音识别方法.该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整,然后通过改进的学习矢量量化神经网
【机 构】
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南京工业大学信息科学与工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2009年5期
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