为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究

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	为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究
	王守觉 ; 徐春燕 ; 潘晓霞 ; 安冬 ; 陈旭 ; 曹文明
刊名	电子学报
	2005
卷号	33 期号:10 页码:1883-1885
中文摘要	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．
学科主题	人工智能
收录类别	CSCD
语种	中文
公开日期	2010-11-23
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/16797]
专题	半导体研究所_中国科学院半导体研究所（2009年前）
推荐引用方式 GB/T 7714	王守觉,徐春燕,潘晓霞,等. 为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究[J]. 电子学报,2005,33(10):1883-1885.
APA	王守觉,徐春燕,潘晓霞,安冬,陈旭,&曹文明.(2005).为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究.电子学报,33(10),1883-1885.
MLA	王守觉,et al."为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究".电子学报 33.10(2005):1883-1885.