为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究

被引：4

作者：

王守觉

徐春燕

潘晓霞

安冬

陈旭

曹文明

机构：

[1] 中国科学院半导体研究所

[2] 浙江工业大学智能信息系统研究所

来源：

电子学报 | 2005年 / 10期

关键词：

连续语音; 单词音节; 高维空间点覆盖; 神经网络模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

摘要：

本文主要研究连续语音中单词音节的神经网络建模问题.采用了一种富有特色的特征提取方法,并依据高维空间点覆盖理论,对实际连续数字语音的各不同数字音节,以人工切自连续数字语音中的2640个单字音节,构建连续语音中各不同数字音节的特征空间覆盖区,并使用7308个自连续数字语音中切分出的单字音节,利用仿生模式识别原理,进行了建模正确性验证.验证结果正确率达到97%以上,对同样数量的少量建模样本,识别率优于SVM方法.

引用

页码：157 / 159

页数：3

共 10 条

[1] 一种基于高维空间覆盖动态搜索方法的非特定人连续数字语音识别的研究 [J].