基于CDHMM-SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別研究.pdf_第1頁
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1、燕山大學碩士學位論文基于CDHMMSOFM神經(jīng)網(wǎng)絡的語音識別研究姓名：臧曉艷申請學位級別：碩士專業(yè)：檢測技術與自動化裝置指導教師：張淑清20061001燕山大學工學碩士學位論文AbstractSpeechrecognitionaSacomprehensivesubject，isinvolvedinmanyfieldsItsapplicationsrefertoindustrymilitarymedicine，civil，especial

2、lycomputerinformationprocessing，communicationandelectricpowersystemauto—controletcTheseyears，speechrecognitiontechnologyhasalreadybeenahottopicinresearchfieldInordertoimprovethediscriminationandrobustnessofspeechrecognit

3、ionsystemthisthesisdoessomedeeperresearchFirstlythecharacteristicsofspeechsignalintimeandfrequencydomainareanalyzed；preweighting，enframing，windowaddinginpreprocessingstageandendpointsdetectingareresearched；extractionmeth

4、odsofLPCCandMFCC，whichreflectspectrumcharacteristicsofspeechsign￡Il，aresystematicallyanalyzedandresearchedAndthentwomethodsofspeechrecognitionareresearched：HiddenMarkovModel(HMM)andArt施cialNeutralNet(ANN)HMMhasastrongabi

5、lityofsequentialmodelbuilding，anditisakindofdynamicinformationprocessingmethodbasedonsequentialaccumulativeprobabilityButitneedspriorknowledgeofspeechsignalanditsclassificationanddecisionmakingcapabilityisweakANNiswidely

6、usedinspeechrecognitionfieldduetoitsselfadapting，parallelismnonlinearityrobustnessandlearningabilityAtlast，H／vIMandANNiscombinedinthisthesis，makingfulluseofthestrongabilitiesofsequentialmodelbuildingofHMMandclassificatio

7、nanddecisionrnak啦ofANNBringforewordanewmodelofspeechrecognitionCDHMM／SOntNN，combinedbyContinuousDensityHMM(CDHMM)andSelforganizingFeatureMappingNeuralNetwork(SOFMqN)Speechrecognitionandsimulationsbasedonthisnewmodelaregi

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