| 基于神经网络的汉语全音节的识别 |
| 马宗强
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| 1992-03-01
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| 学位类型 | 工学硕士
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| 中文摘要 | 本文探讨了几种不同的神经网络模型(SOFM，LVQ，TDNN)在语音识别中 的应用，并对它们作了较为详细的比较，最后在经过比较后，我们速训练算法及 一种辅助判断网络发展了TDNN的一种快(Auxiliary Discrimination Netnworks)， 并运用它们建立了我们全音节识别系统。 大量的实验结果表明，LVQ在声、韵母的初分上要比TDNN强，但细分能力 则不如后者；TDNN的快速训练算法与其一般的训练方法在分类类别较少时，性 能相差无几，但当类别增大时，快速训练算法则比一般算法优越得多，不仅训练 时间大减，而且收敛性也比一般训练算法强。 运用一次识别网络(快速训练算法训练，声母22个输出，韵母37个输出)再 加辅助判断网络的识别方法得到声、韵母识别率要比其它方法增加2～4%。运 用它建立的音节识别系统，实测的音节平均识别率达到86％，响应时间不到半 秒钟，基本上可实时。 |
| 语种 | 中文
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| 文献类型 | 学位论文
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| 条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7029
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| 专题 | 毕业生_硕士学位论文
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
马宗强. 基于神经网络的汉语全音节的识别[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,1992.
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