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改进的LVQ网络与DTW相结合的语音识别方法

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摘要

提出一种基于动态时间规整(DTW)和改进的学习矢量量化(LoPLVQ)的神经网络的语音识别方法.该方法用动态时间规整算法先对语音信号进行时间规整,然后通过改进的学习矢量量化神经网络进行语音的分类识别.实验表明,新系统在大规模语音识别方面不仅能缩短训练时间,而且具有较高的识别率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2009年第5期|33-35|共4页
作者
吴金南; 宫宁生;
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作者单位

南京工业大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 动态时间规整; 学习向量量化; 改进的学习向量量化;

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