【摘 要】
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该论文首先在神经网络的基本原理和模式识别基本概念的基础上,论述了神经网络模型识别原理、方法及其与传统模式识别相比所具有的优越特性,阐明了神经网络模式分类器能够构成
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该论文首先在神经网络的基本原理和模式识别基本概念的基础上,论述了神经网络模型识别原理、方法及其与传统模式识别相比所具有的优越特性,阐明了神经网络模式分类器能够构成各种非线分割平面或曲面,完成各种复杂的模式识别任务.然后深入讨论了组成说话人识别系统的各个环节,提出了一种以短时能量、短时过零为基础,采用可变、多阈值的判决规则进行端点检测以去除语音信号中静音段和噪声段的预处理算法.论文从特征空间和时间的胸度讨论了语音特征的压缩的问题.论文针对BP网络应用于文本无关说话人辨认关系所存在的收敛缓慢、计算量子在的问题,将优先度排序原理应用于BP网各的训练,提出了POBP网络结构与训练算法.论文讨论了RBF网强在说话人识别中的应用,提出了PORBF网络的模型和算法.
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