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本文对神经网络语音识别中的语音特征提取、网络结构以及学习算法进行了初步的研究,提出了一种用于时特征矢量量化的简化和改进的自组织神经网络模型VQNN。VQNN中引入了动态规划法估计语音样本矢量的码本类中心初值并确定网络的初始权矩阵,可构造出256个量化等级的码本矢量。该方法具有较强的鲁棒性且矢量量化过程简单迅速。对28个地名的语音量化识别实验结果表明了这种量化方法对时识别的有性。