基于PCNN和DTW的语音识别系统设计

• 作 者: 张晓俊 陶智 顾济华 赵鹤鸣 施晓敏
• 机 构: 苏州大学物理科学与技术学院,苏州大学物理科学与技术学院,苏州大学物理科学与技术学院,苏州大学电子信息学院,苏州大学物理科学与技术学院 江苏215006,江苏215006,江苏215006,江苏2150
• 出 处: 通信技术
• 发表日期: 2007年04期
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 动态时间规整 语音识别 语谱图

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和动态时间规整(DTW)的语音识别方法。首先利用改进后的PCNN提取语谱图图像特征作为语音的特征参数,然后通过DTW来进行语音分类识别。实验表明,论文中所提出的方法与传统的LPCC和MFCC方法相比,所需特征参数量减少约40%,并能达到87.5%识别率,利于系统的硬件实现。