基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別系統(tǒng)的研究.pdf

1、語音識別技術(shù)是近年來高速發(fā)展的一項技術(shù)，由于其重要的理論價值與廣闊的應(yīng)用前景，受到人們的廣泛重視。語音是一個復(fù)雜的非線性過程，基于線性系統(tǒng)理論的語音識別方法的局限性越來越凸顯。近年來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、粒子群優(yōu)化算法等非線性理論研究和應(yīng)用的逐漸深入，這些理論已經(jīng)開始獨立或者相互交叉應(yīng)用到語音識別領(lǐng)域中。因此，本文從一個典型的語音識別系統(tǒng)出發(fā)，介紹了語音識別的基本原理，討論了幾種常用的特征提取、模式匹配及模型訓(xùn)練的方法，并以神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別系統(tǒng)，最后引入粒子群優(yōu)化算法來進(jìn)行語音識別的研究。 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合的一種智能系統(tǒng)。本文首先介紹了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識，并由此給出了標(biāo)準(zhǔn)的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法。但直接將該模型用于語音識別，將會使網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生規(guī)則災(zāi)和網(wǎng)絡(luò)推理失效等問題。因此本文給出一種改進(jìn)的具有四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過在隸屬度上加入一個與輸入維數(shù)

3、有關(guān)的補(bǔ)償因子，使其能夠應(yīng)用到語音識別系統(tǒng)中，并利用這種算法進(jìn)行語音識別系統(tǒng)的仿真實驗。實驗表明改進(jìn)的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠應(yīng)用于語音識別系統(tǒng)，同時表明該網(wǎng)絡(luò)的識別率比RBF網(wǎng)絡(luò)高，并且魯棒性較好。充分說明了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了更強(qiáng)的分類能力。但缺點是訓(xùn)練速度較慢，比較依賴于初始值，這些缺點可以在以后的研究中加以改進(jìn)。粒子群優(yōu)化算法同遺傳算法類似，是一種基于迭代的優(yōu)化工具，能夠通過迭代尋找全局最優(yōu)值。但是粒子群算法沒有遺傳操作如交叉和變異