基于仿生模式识别的非特定人连续语音识别的研究

论文摘要

本文在LPCC特征参数提取方法的基础之上,提出了一种峰值特征和LPCC倒谱特征相结合的特征提取方法。这种方法有效地解决了MFCC计算复杂的缺点,并根据此特征提取方法构建语音识别样本库。以往的语音识别算法都是基于传统模式识别算法,该类方法只侧重于“区别”,而忽略了“认识”。因而,本文将以“认识”为基础的仿生模式识别理论以及高维空间点覆盖的理论应用到语音识别的学习过程中。在此基础之上本文将Hopfield与RBF神经网络组合构造了一个新型的神经网络模型,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖,从而达到分类的目的。与HMM方法相比较的实验结果表明,本文所用方法的识别结果明显优于传统的HMM方法。

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第一章绪论

1.1 课题的背景和意义

1.2 国内外研究动态

1.3 本文的主要工作

第二章语音识别的基本理论

2.1 语音信号产生的数字模型

2.1.1 激励模型

2.1.2 声道模型

2.1.3 辐射模型

2.2 语音信号预处理

2.2.1 采样

2.2.2 量化

2.2.3 语音信号的预加重

2.2.4 语音信号的加窗处理

2.3 语音端点检测

2.3.1 短时能量和短时过零率

2.3.2 基于短时能量和短时过零率的端点检测

2.4 本章小结

第三章一种改进的语音特征提取方法

3.1 传统特征提取方法

3.1.1 LPCC 特征提取方法

3.1.2 MFCC 特征提取方法

3.2 一种改进的特征提取方法

3.3 连续语音识别的特征提取方法

3.4 语音识别样本库的建立

3.4.1 构筑单字样本库

3.4.2 样本库的描述

3.5 本章小结

第四章基于仿生模式识别理论的神经网络建模

4.1 仿生模式识别与传统模式识别的区别

4.2 仿生模式识别基本理论

4.2.1 高维空间几何的概念

4.2.2 高维空间中的元素之间的相互关系及度量

4.2.3 几何概念的推广—抽象的高维几何空间

4.2.4 高维空间点覆盖理论

4.3 基于仿生模式识别理论的神经网络建模

4.4 本章小结

第五章神经网络模型的实现及比较

5.1 网络模型的实现

5.2 与HMM 模型的比较结果及讨论

5.3 本章小结

第六章总结和展望

参考文献

致谢

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