为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究
| Data(s) |
2005
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|---|---|
| Resumo |
本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题．采用了一种富有特色的特征提取方法，并依据高维空间点覆盖理论，对实际连续数字语音的各不同数字音节，以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节，构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区，并使用7308个自连续数字语音中切分出的单字音节，利用仿生模式识别原理，进行了建模正确性验证．验证结果正确率达到97％以上，对同样数量的少量建模样本，识别率优于SVM方法． |
| Identificador | |
| Idioma(s) |
中文 |
| Fonte |
王守觉;徐春燕;潘晓霞;安冬;陈旭;曹文明.为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究,电子学报,2005,33(10):1883-1885 |
| Palavras-Chave | #人工智能 |
| Tipo |
期刊论文 |
