基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別研究.pdf

1、 本文對語音信號的預處理、特征提取、以及神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立，都進行了較深入的研究。所作的主要工作如下：1.對國內(nèi)外語音識別和神經(jīng)網(wǎng)絡技術發(fā)展狀況作了較全面的總結分析，對語音識別技術的分類、語音識別系統(tǒng)的構成、語音信號的預處理、語音信號特征提取(文中主要研究了線性預測倒譜參數(shù)LPCC的提取和美爾頻率倒譜系數(shù)MFCC的提取)等關鍵環(huán)節(jié)的技術問題進行了深入的理論分析。2.針對非特定人的英語元音識別問題，建立了一個概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型。將對英

2、語元音的識別轉化為分類問題，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為分類器，并在Matlab環(huán)境下進行了相關的仿真實驗。實驗結果表明，概率神經(jīng)網(wǎng)絡在進行元音識別的時候具有不錯的識別率。3.對國內(nèi)外模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展狀況作了比較全面的總結分析，深入研究了多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡及BP算法，以及它們與模糊邏輯理論的結合，在此基礎上，對傳統(tǒng)的Sugeno模型作出修正，并建立了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型。4.針對非特定人英語元音識別的問題，推導了一種多輸入多輸出的既能學習數(shù)