CASIA OpenIR  > 毕业生  > 硕士学位论文
基于Shift-Tolerant LVQ3的汉语全音节声、韵母识别
马茜
Subtype工学硕士
Thesis Advisor陈道文
1992-02-01
Degree Grantor中国科学院自动化研究所
Place of Conferral中国科学院自动化研究所
Degree Discipline模式识别与智能系统
Abstract本文提出了一种基于Shift-ToLerant LVQ3的汉语语音识 别方法。该方法不需要进行时间规整。 学习矢量量化(LVQ)是一具有较强分类能力的矢量量化算 法,本文将LVQ3,原两类识别推广到多类;并提出一种修改的分 裂算法进行LVQ3初始化;根据汉语发音特点及shift—t0lerant 结构,对特定人韵母采用重迭方式分级识别,识别率达91%, 对特定人声母采用一个网络一次识别,识别率达92%;并研究了 非特定人单元音识别,根据LVQ神经网络学习特点,提出一种自 适应方法;在模型参数的选择等方面本文做了大量的实验,通 过比较得出较优的值。本论文证实LVQ用于语音识剐是一种极 有前途的方法,文中的一些数据和结果可为进一步的研究提供 参考,希望本文能起到抛砖引玉的作用。 最后本文尝试了一些新方法:混合语音识别(LVQ+HMM)及动 态矢量量化。
shelfnumXWLW233
Other Identifier233
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7023
Collection毕业生_硕士学位论文
Recommended Citation
GB/T 7714
马茜. 基于Shift-Tolerant LVQ3的汉语全音节声、韵母识别[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1992.
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[马茜]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[马茜]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[马茜]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.