【摘 要】
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建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统.对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别
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建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统.对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,通过加强训练和设定阈值函数的方法,有效地确定了边界神经元的归属,划分出了合理的输出模式类.验证了自组织神经网络适合于处理孤立词语音识别,并具有快速性和结构简单等特征.MATLAB仿真实验表明,语音识别率达到96%.
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