在人类的各种运动控制任务中,语音生成任务恐怕是最为复杂的。在当前真正具有生物学意义的语音生成和获取神经网络模型中,DIVA模型的定义和测试相对而言是最彻底的,并且是一种唯一应用伪逆控制方案的模型。这种控制方案对于人类发音器官的运动学数据提供了十分精确的解释。在呀呀学语期间,每当婴儿产生一个其母语的语音时,DIVA的语音识别系统便对婴儿的语音信号进行解释,并激活语音映射中的对应细胞。但由于这个语音识别的过程过于复杂,所以在当前DIVA模型中该系统是作为一个专家系统来实现的。本文首先回顾了语音生成与获取模型的发展历程,介绍了语音识别技术的发展和现状。然后对DIVA语音生成与获取模型进行了介绍,包括DIVA模型的基本概念,结构框架以及模型的现状和不足之处。研究讨论了进行语音识别前的语音预处理和特征提取的主要方法和过程。提出了一种能对知觉磁效应现象进行解释的基于自组织特征映射体系结构的神经模型,并对模型的可行性和正确性进行分析,用计算机仿真方法进行了验证。针对当前DIVA模型的语音识别系统仅仅是一个专家系统的问题,对前面提出的神经模型进一步进行算法改进并应用到DIVA模型中,从而实现对DIVA模型的语音识别系统进行改进,仿真实验结果说明我们基本上实现了的对DIVA模型的预期改进目标。最后,对研究内容进行了总结,指出当前研究存在的不足之处,并指出了后续的研究方向,为进一步的研究开拓了思路。