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文檔簡介
1、本文基于自動語音識別（ASR）的原理和過程，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的建模理論及特點，主要研究了隱含馬爾可夫模型（HMM）與自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SONN)相結(jié)合的混合模型－HMMNN的原理及在語音識別中的應(yīng)用，分析構(gòu)造了相應(yīng)的語音識別模型與算法。 本文還介紹了語音信號分析方法中的濾波器組分析方法和線性預(yù)測編碼技術(shù)，并推導(dǎo)了LPCC參數(shù)和MFCC參數(shù)。在特征提取中，選用了基于聽覺模型的Mel倒譜系數(shù)，并與基于發(fā)聲模型的LPCC參數(shù)進(jìn)行比較
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