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1、本文在LPCC特征參數(shù)提取方法的基礎(chǔ)之上,提出了一種峰值特征和LPCC倒譜特征相結(jié)合的特征提取方法。這種方法有效地解決了MFCC計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn),并根據(jù)此特征提取方法構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別樣本庫(kù)。以往的語(yǔ)音識(shí)別算法都是基于傳統(tǒng)模式識(shí)別算法,該類方法只側(cè)重于“區(qū)別”,而忽略了“認(rèn)識(shí)”。因而,本文將以“認(rèn)識(shí)”為基礎(chǔ)的仿生模式識(shí)別理論以及高維空間點(diǎn)覆蓋的理論應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別的學(xué)習(xí)過程中。在此基礎(chǔ)之上本文將Hopfield與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合構(gòu)造了一個(gè)新型的
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