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文檔簡介
1、本文在LPCC特征參數(shù)提取方法的基礎(chǔ)之上,提出了一種峰值特征和LPCC倒譜特征相結(jié)合的特征提取方法。這種方法有效地解決了MFCC計算復雜的缺點,并根據(jù)此特征提取方法構(gòu)建語音識別樣本庫。以往的語音識別算法都是基于傳統(tǒng)模式識別算法,該類方法只側(cè)重于“區(qū)別”,而忽略了“認識”。因而,本文將以“認識”為基礎(chǔ)的仿生模式識別理論以及高維空間點覆蓋的理論應(yīng)用到語音識別的學習過程中。在此基礎(chǔ)之上本文將Hopfield與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合構(gòu)造了一個新型的
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