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文檔簡介
1、本文在LPCC特征參數(shù)提取方法的基礎之上,提出了一種峰值特征和LPCC倒譜特征相結合的特征提取方法。這種方法有效地解決了MFCC計算復雜的缺點,并根據(jù)此特征提取方法構建語音識別樣本庫。以往的語音識別算法都是基于傳統(tǒng)模式識別算法,該類方法只側重于“區(qū)別”,而忽略了“認識”。因而,本文將以“認識”為基礎的仿生模式識別理論以及高維空間點覆蓋的理論應用到語音識別的學習過程中。在此基礎之上本文將Hopfield與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡組合構造了一個新型的
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