【摘 要】
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该文概述了汉语语音识别的研究现状,分析了汉语的特点及常用特征参数,从提高识别速度方面入手,利用沃尔什变换对语音信号进行分析识别,提出了语音的2D自由度功率谱特征,建立
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该文概述了汉语语音识别的研究现状,分析了汉语的特点及常用特征参数,从提高识别速度方面入手,利用沃尔什变换对语音信号进行分析识别,提出了语音的2D自由度功率谱特征,建立了不定人的汉语数字音识别系统,取得了满意的实验效果.在识别方法上,采用神经元网络进行语音的模式分类,对网络的规模网络隐含层的节点状态和学习方法进行了探讨,提出了一种前馈神经网络的快速学习算法.在系统设计方面,以沃尔什功率谱为特征,建立了适合单片机语音识别系统的识别算法,并以8031为处理器,设计了汉语数字音识别系统,模拟实验表明,在保证识别率的前提下,有效地提高了识别速度.
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