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摘要:
本文将基于多权值神经元网络的仿生模式识别方法用于连续语音有限词汇量固定词组识别的研究中,并将其识别效果与HMM方法及DTW方法进行了比较分析.以15个词组的词汇表做测试,通过调整这三种识别算法的参数,在它们的拒识率相同的情况下,针对参加训练的词汇,比较他们的错误识别率(某类误认为他类);针对未参加训练的词汇,比较他们的错误接受率(误认为某类).结果表明,在低训练样本数量的情况下,仿生模式识别方法能获得更好的识别效果.
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文献信息
篇名 多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 仿生模式识别 多权值矢量神经元 语音识别 HMMs DTW
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 957-960
页数 4页 分类号 TN912
字数 4066字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.05.041
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王守觉 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 98 2686 26.0 49.0
2 覃鸿 中国科学院半导体研究所神经网络实验室 16 425 9.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
仿生模式识别
多权值矢量神经元
语音识别
HMMs
DTW
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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