【摘 要】
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根据人对语言的认知过程提出了含噪语音识别理解的模型，语音识别采用两级模块扩展联想记忆神经网络，第一级扩展联想网络将待识别语音类分组，第二级分支扩展联想网络实现各自组内
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根据人对语言的认知过程提出了含噪语音识别理解的模型，语音识别采用两级模块扩展联想记忆神经网络，第一级扩展联想网络将待识别语音类分组，第二级分支扩展联想网络实现各自组内的区分，两级模块扩展联想网络的学习速度比传统ＢＰ网络快９倍，它对噪音语音信号具有很高的自适应性、鲁棒性、容错性和联想记忆能力。语音理解提取语音识别的候选词，采用统计推理和句法规则相结合的多层分析查错的结构，由统计推断库预测下一词，句法规则库将有效地减少声学层的识别错误和候选词，通过信息反馈来比较、纠正错误，引导后续的语音处理，以实现句子的识别。
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