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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题名:	为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究
作者:	王守觉; 徐春燕; 潘晓霞; 安冬; 陈旭; 曹文明
发表日期:	2005
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．
刊名:	电子学报
专题:	中国科学院半导体研究所（2009年前）_期刊论文

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王守觉;徐春燕;潘晓霞;安冬;陈旭;曹文明.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,2005,33(10):1883-1885

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