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该文提出了一类利用模糊神经网络的语音识别模型.传统的语音识别模型采用模式识别理论,将经过处理的待识别语音信号与参考模式逐一进行比较,最佳匹配的参考模式被作为识别结果.该文提出的模型首先依据实验语音学的理论将语音信号分成了四个类别,参考模式也依据这一分类原则分成四类.该文主要解决了以下问题:如何对语音信号分类使得判断的难度减小、精确度提高;选取语音信号的哪些特征量作为判断的依据;模糊神经网络的结构中各层如何具体实现;输入量如何选取;如何选取隶属度函数;选取哪种误差反向传播算法.该文利用了实验语音学、数字信号处理、模糊逻辑控制、神经网络理论、模式识别等理论.