【摘 要】
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语音识别面对不同类型对象，传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低，提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法，将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网
【机 构】
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武汉理工大学信息工程学院,郑州大学软件技术学院
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语音识别面对不同类型对象，传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低，提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法，将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数，结合传统的语音特征参数构造语音识别的神经网络模型，在模型构造过程中使用粒子群优化的方法将神经网络的权重系数进行动态调整，防止优化模型陷入局部最小，实验证明，这种算法实现的家电控制的语音识别准确率高达92％，较传统的线性系统准确率提高了20％，具有很强的实用价值。
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