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文檔簡介
1、本文首先對語音信號的預(yù)處理和特征提取問題進行了討論，提取了三個有效的語音識別特征參數(shù)——LPC系數(shù)、LPC倒譜系數(shù)和Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)；其次著重討論了語音識別中常用的三種識別方法——基于模板匹配的矢量量化(VQ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫模型在語音識別中的應(yīng)用，分別討論了各自的模型訓(xùn)練和識別的算法，對HMM算法作了詳細地論述；然后結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和HMM提出的改進方法即基于統(tǒng)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/HMM的語音識別模型和算法；最后通過實驗仿真
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