【摘 要】
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主要解决语音信号模型的系统辨识问题。针对过去的模糊聚类算法进行系统辨识时逼近性能不理想的问题,提出了一种新的模糊聚类神经网络(FCNN)。该方法以模糊系统模型为基础,将
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主要解决语音信号模型的系统辨识问题。针对过去的模糊聚类算法进行系统辨识时逼近性能不理想的问题,提出了一种新的模糊聚类神经网络(FCNN)。该方法以模糊系统模型为基础,将每个状态看作一个模糊系统,用连续的若干序列作为系统的输入,利用改进的模糊聚类辨识算法构成一种新型的模糊聚类神经网络,对系统的输出进行预测。通过语音信号系统辨识的实验,验证了本网络的有效性。
Mainly solve the speech signal model of system identification. Aiming at the problem that the past performance of the fuzzy clustering algorithm is unsatisfactory in the system identification, a new fuzzy clustering neural network (FCNN) is proposed. Based on the fuzzy system model, the method considers each state as a fuzzy system, uses several continuous sequences as the input of the system, and uses the improved fuzzy clustering identification algorithm to form a new fuzzy clustering neural network. The output is predicted. The experiment of voice signal system identification verifies the validity of this network.
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