【摘 要】
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神经网络用于模式识别的最大特点在于其能够自适应学习输入模式内部、输入与输出模式之间的内在规律,为解决那些很难用精确的数学语言进行描述的模式识别问题提供了强有力的
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神经网络用于模式识别的最大特点在于其能够自适应学习输入模式内部、输入与输出模式之间的内在规律,为解决那些很难用精确的数学语言进行描述的模式识别问题提供了强有力的手段;它具有自组织和自学习的能力、很强的复杂分类边界区分能力以及对不完全信息的鲁棒性,为性能近似理想的分类器.说话人识别技术作为语音信号处理技术的一个代表和重要组成部分,有着十分广阔的研究和应用的前景,但说话人语音的特征蕴涵在说话人的语音信号中,受时间、环境、说话人身体状况等因素的影响,到目前还没有一个确切的理论来描述.将神经网络应用于说话人识别中,有着积极的理论意义和实际意义.该论文主要是以说话人识别为实验对象,对概率神经网络(PNN)和学习矢量量化(LVQ)神经网络,进行了深入、系统的研究.主要研究工作及成果包括:首先,通过研究概率神经网络(PNN),分析其不足并对其进行了改进,在此基础上构造了基于模糊C-均值的概率神经网络(FCM-PNN)分类器.其次,从研究学习矢量量化(LVQ)神经网络出发,论述了LVQ神经网络基本原理、方法及网络结构.针对LVQ神经网络自身的不足,提出了LVQ神经网络的推广形式,在此基础上将基于推广形式的典型算法进行了比较.最后,在LVQ神经网络推广形式的基础上,将基于统计学习理论中的期望最大(EM)算法引入到LVQ神经网络中来,提出了EMLVQ算法并构造了相应的EMLVQ神经网络.
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