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电话拨号音识别属于多类分类问题。神经网络可直接对多类问题进行分类，但当类别数目较多时，网络结构也更复杂，所形成的判别边界可能不能较好地拟合有限的训练样本，导致识别能力下降。提出了一种新的多类分类方法，可将多类分类问题转变为两类问题，再利用神经网络的曲线拟合功能完成对待测样本的判别。该方法不仅解决了训练样本不足的问题，而且所产生的网络更简单实用。仿真实验表明，该方法具有良好的识别能力及稳定性。