【统计及神经网汉语语音处理的研究】方雁□.pdf

致谢本文的全部工作自始至终是在我的导师徐秉铮教授的悉心指导下完成的,徐秉静教授的严谨的科学作风,渊博的知识使学生受益匪浅．加拿大籍博士林巨光教授,在本人的博士学习,研究期间,也曾给予本人许多帮助和启发:关寿琚高级工程师也关心和指导了本文的工作.本人在同博士生李海洲,韦岗等同学的讨论中得到了许多启发,并在实验中得到了他们的协助.硕士生陈东锋,陈其省,丘伟,钟文清等同学协助完成了本文的部分实验工作.罗丽芳,杜立明,梁帼英和王东晓,肖文宁,赵群,吴超等同志帮助收集了实验数据并帮助打印了本文,无线电所办公室的苏少萍,林琼珠,陈观时等老师为本人顺利完成博士课程学习和研究工作做了许多

4语音信号预处理 4语音参数特征空间与神经网 4神经网音素映像 87.第五章神经网汉语语音实时识别系统的研制 5实时识别系统的建立 5神经网语音模式与语音信号的状态 5.

6.本文利用神经网的降维特征映像原理,对正交语音参数的语音识别能力进行了研究．我们发现,在正交语音参数空间使用 Mahalanabis距离,相当于对正交语音参数空间再进行一次压扩线性变换,实验证明,对语音参数进行两次线性变换有利于语音参数的聚类,也就是有利于语音的识别,7.本文还研究了神经网中的语音模式。理论和实验证明,神经网语音模式反映了语音发音的物理机构,自动归整了语音发音的动态特性.8.使用Kohonen神经网模型,我们在IBMPC一XT微机上建立了一个实时汉语语音识别系统:这一系统对汉语中包含了所有汉语音节的36个汉字的识别,取得了90.