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研究基于神经网络的汉语孤立词语音识别问题,神经网络通常是针对静态模式而设计,输入结构是固定的,语音信号是一个时变信号,发音时音节的长短不可能完全相同,将人工神经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正。本文将语音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵。状态转移矩阵维数固定,反映语音时变特性。从而很好的解决了神经网络动态模式识别问题,实现了基于神经网络的孤立词语音识别。实验结果表明该系统具有良好性能。