【摘 要】
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本文主要研究了基于神经网络的语音识别。对语音识别的预处理、特征提取与识别算法等环节进行了计算验证、性能分析和结果评述，对本文所使用到的几种识别方法的识别性能与应用特点进行了比较，分析讨论了在语音识别研究中神经网络的设计原则以及不同的特征参数等方面对语音识别结果的影响，研究构造了相应的语音识别模型与算法，并完成了实验软件平台的设计与开发。提出了基于MFCC与分形维数混合参数的语音识别方法，以更好
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本文主要研究了基于神经网络的语音识别。对语音识别的预处理、特征提取与识别算法等环节进行了计算验证、性能分析和结果评述，对本文所使用到的几种识别方法的识别性能与应用特点进行了比较，分析讨论了在语音识别研究中神经网络的设计原则以及不同的特征参数等方面对语音识别结果的影响，研究构造了相应的语音识别模型与算法，并完成了实验软件平台的设计与开发。提出了基于MFCC与分形维数混合参数的语音识别方法，以更好地表现语音的特征，避免传统的分段线性处理所产生的局限性，提高了识别性能。实验结果显示，该方法比传统的MFCC参数的语音识别方法具有更好的识别性能。提出了一种基于混沌神经网络的语音识别方法。实验结果表明，该方法有较好的识别性能与独特的应用优势。针对孤立词语音识别任务，论文进行了机械臂语音控制的实验，实验结果达到了预期的效果。
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