多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究

本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下,针对参加训练的词汇,比较他们的错误识别率(某类误认为他类);针对未参加训练的词汇,比较他们的错误接受率(误认为某类).结果表明,在低训练样本数量的情况下,仿生模式识别方法能获得更好的识别效果.

本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下,针对参加训练的词汇,比较他们的错误识别率(某类误认为他类);针对未参加训练的词汇,比较他们的错误接受率(误认为某类).结果表明,在低训练样本数量的情况下,仿生模式识别方法能获得更好的识别效果.

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国家自然科学基金

中国科学院半导体研究所神经网络实验室

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