基于復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別研究.pdf

1、首先，本文對(duì)語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究情況及其發(fā)展進(jìn)行了介紹。同時(shí)，深入的分析了語(yǔ)音信號(hào)的特點(diǎn)和模型、及其在時(shí)域、頻域以及 Mel域的處理方法。其中包括信號(hào)的預(yù)處理、信號(hào)的短時(shí)特征、信號(hào)的端點(diǎn)檢測(cè)方法。針對(duì)性的研究了在語(yǔ)音識(shí)別中，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行的處理，分析了典型的語(yǔ)音特征提取方法，并提取到語(yǔ)音信號(hào)的 MFCC參數(shù)。針對(duì)特征數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不一的問(wèn)題，本文采用VQ的方法對(duì)MFCC進(jìn)行了處理，將生成的碼本作為新的特征，得到了相同維數(shù)的語(yǔ)音特征參數(shù)

2、。
　　然后，重點(diǎn)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 LVQ網(wǎng)絡(luò)和 SVM的算法，分析了兩種算法用在語(yǔ)音識(shí)別中的優(yōu)缺點(diǎn)，并分別使用這兩種網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，得到測(cè)試結(jié)果。針對(duì)兩者的特點(diǎn)，本文提出對(duì)LVQ的改進(jìn)，并將改進(jìn)后的LVQ和SVM結(jié)合起來(lái)作為一種復(fù)合網(wǎng)絡(luò)LVQ/SVM進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。該復(fù)合網(wǎng)絡(luò)不僅具有類似于LVQ網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、分類效率高的優(yōu)點(diǎn)，也具備了SVM優(yōu)良的分類特性。并且復(fù)合網(wǎng)絡(luò)在SVM分類器訓(xùn)練和識(shí)別時(shí)，有接近一對(duì)一投票法的訓(xùn)練速度，也