基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別研究.pdf

1、 本文對(duì)語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立，都進(jìn)行了較深入的研究。所作的主要工作如下：1.對(duì)國(guó)內(nèi)外語(yǔ)音識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r作了較全面的總結(jié)分析，對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的分類、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成、語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、語(yǔ)音信號(hào)特征提取(文中主要研究了線性預(yù)測(cè)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(guān)鍵環(huán)節(jié)的技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了深入的理論分析。2.針對(duì)非特定人的英語(yǔ)元音識(shí)別問(wèn)題，建立了一個(gè)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將對(duì)英

2、語(yǔ)元音的識(shí)別轉(zhuǎn)化為分類問(wèn)題，采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為分類器，并在Matlab環(huán)境下進(jìn)行了相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行元音識(shí)別的時(shí)候具有不錯(cuò)的識(shí)別率。3.對(duì)國(guó)內(nèi)外模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展?fàn)顩r作了比較全面的總結(jié)分析，深入研究了多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及BP算法，以及它們與模糊邏輯理論的結(jié)合，在此基礎(chǔ)上，對(duì)傳統(tǒng)的Sugeno模型作出修正，并建立了一個(gè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。4.針對(duì)非特定人英語(yǔ)元音識(shí)別的問(wèn)題，推導(dǎo)了一種多輸入多輸出的既能學(xué)習(xí)數(shù)