一种基于自组织神经网络的语音识别系统

• 作者: 胡桂明 贺金戈 黄海英
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 工学
• 关键词: 语音特征提取 自组织神经网络 分类聚类 边界神经元
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 网络与多媒体
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TN91
• 字数: 3797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8684.2006.07.016

摘要

建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统.对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,通过加强训练和设定阈值函数的方法,有效地确定了边界神经元的归属,划分出了合理的输出模式类.验证了自组织神经网络适合于处理孤立词语音识别,并具有快速性和结构简单等特征.MATLAB仿真实验表明,语音识别率达到96%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡桂明	广西大学电气工程学院	34	156	7.0	9.0
2	黄海英	广西大学电气工程学院	2	15	2.0	2.0
3	贺金戈	广西大学电气工程学院	2	15	2.0	2.0