电子科技大学学报
電子科技大學學報
전자과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
2006年
1期
66-69
,共4页
罗万伯%罗霄岚%陈炜%彭舰%吴端培
囉萬伯%囉霄嵐%陳煒%彭艦%吳耑培
라만백%라소람%진위%팽함%오단배
语音识别%音素识别%神经网络%汉语音素%时延自相关
語音識彆%音素識彆%神經網絡%漢語音素%時延自相關
어음식별%음소식별%신경망락%한어음소%시연자상관
提出了用于音素识别的K子空间和时延自相关器神经网络结构,用将时延设计加入线性自相关器,以扩展音素滤波神经网络的方法,产生p维子空间,并采用迭代过程修改划分,以便捕获语音信号中的时间序列信息.这种带不分类训练过程的体系结构提供了一种高识别性能的方法,没有大多数常规语音识别神经网络所常有的网络输出值不表示候选者似然性的缺陷.通过英语音素和汉语音素的初步试验,识别正确率为84.38%,比音素滤波神经网络方法好.
提齣瞭用于音素識彆的K子空間和時延自相關器神經網絡結構,用將時延設計加入線性自相關器,以擴展音素濾波神經網絡的方法,產生p維子空間,併採用迭代過程脩改劃分,以便捕穫語音信號中的時間序列信息.這種帶不分類訓練過程的體繫結構提供瞭一種高識彆性能的方法,沒有大多數常規語音識彆神經網絡所常有的網絡輸齣值不錶示候選者似然性的缺陷.通過英語音素和漢語音素的初步試驗,識彆正確率為84.38%,比音素濾波神經網絡方法好.
제출료용우음소식별적K자공간화시연자상관기신경망락결구,용장시연설계가입선성자상관기,이확전음소려파신경망락적방법,산생p유자공간,병채용질대과정수개화분,이편포획어음신호중적시간서렬신식.저충대불분류훈련과정적체계결구제공료일충고식별성능적방법,몰유대다수상규어음식별신경망락소상유적망락수출치불표시후선자사연성적결함.통과영어음소화한어음소적초보시험,식별정학솔위84.38%,비음소려파신경망락방법호.
