文档介绍：印幸学位论文作者签名:始翩繇刃饬哆学位论文作者签名:苁赡导师签字:∥蕖签字目期:享盒独创声明学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解堂撞有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权—堂圭生可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得ⅲ喝缑挥衅渌枰L乇鹕明的,本栏可空蚱渌逃沟难换蛑な槭褂霉牟牧稀S胛乙煌ぷ鞯耐径本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。导师签字或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ签字日期:昴瓴皆耭
摘要兴科学,它不是人脑真实的全面描述,而是这类生物神经网络的抽象、模拟和简化,的模型作出修正,并建立了一个模糊神经网络模型。据,又能学习模糊规则的模糊神经网络。针对算法学习速度慢的特点,文中语言是人类之间交流信息的主要手段之一,自电脑发明以来,人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术,应用需求十分广阔,长期以来一直是人们研究的热点。神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新其目的在于探索人脑的信息加工、存储和搜索机制,从而为人工智能和信息处理等学科的研究开辟新途径。人工神经网络就是采用物理可实现的系统来模拟人脑神经细胞的结构和功能的系统,它模拟了人类神经元活动的原理,具有自学习、联想、对比、推理和概括能力,为很好地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。本文对语音信号的预处理、特征提取、以及神经网络模型的建立,都进行了较深入的研究。所作的主要工作如下:怨谕庥镆羰侗鸷蜕窬缂际醴⒄棺纯鲎髁私先娴淖芙岱治觯杂镆羰侗技术的分类、语音识别系统的构成、语音信号的预处理、语音信号特征提取中主要研究了线性预测倒谱参数的提取和美尔频率倒谱系数的提取裙丶方诘募际跷侍饨辛松钊氲睦砺鄯治觥攵苑翘囟ㄈ说挠⒂镌R羰侗鹞侍猓⒘艘桓龈怕噬窬缒P汀=ǘ杂⒂镌音的识别转化为分类问题,采用概率神经网络模型作为分类器,并在环境下进行了相关的仿真实验。实验结果表明,概率神经网络在进行元音识别的时候具有不错的识别率。怨谕饽:窬绲姆⒄棺纯鲎髁吮冉先娴淖芙岱治觯钊胙芯苛硕嗖闱向神经网络及算法,以及它们与模糊逻辑理论的结合,在此基础上,对传统攵苑翘囟ㄈ擞⒂镌R羰侗鸬奈侍猓频剂艘恢侄嗍淙攵嗍涑龅募饶苎笆凳采用增加动量项和变学习因子,大大加快学习速度。山东师范大学硕士学位论文
关键宇:人工神经网络,语音识别,特征提取,概率神经网络,模糊神经网络语音识别所遇到的难题是搜索最佳识别结果和参数训练。由于神经网络反映了人脑功能的基本特征,具有自组织性、自适应性、和连续学习的能力。这种网络是可以训练的,即可以随着经验的积累而改变自身的性能。同时由于高度的并行性,它们能够进行快速判决并具有容错性,特别适合于解决像语音识别这类难以用算法来描述而又有大量样本可供学习的问题。神经网络在语音识别领域的应用虽然还不广泛,但是却有着非常大的发展潜力。中图法分类号:山东师范大学硕士学位论文
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第一章绪论§神经网络的研究状况人工神经网络的第一个实际应用出现在世纪年代后期,蚉自适应线性神经网络,它在结构和功能上类似于的感知机。神经网络领域研究的背景工作始于世纪末和世纪初。它源于物理学、心理学、神经生理学的跨学科研究,主要代表人物有和。早期的研究主要着重于有关学习、视觉和条件反射等一般理论,并没有包括有关神经元工作的数学模型。现代的神经网络开始于世纪年代蚖的开拓一鱗。他们结合了神经生理学和数理逻辑的研究描述了一个神经网络的逻辑演算。其中神经元模型假定遵循一种所谓的“有或无”嬖颍如果如此简单的神经元数目足够多和适当设置突触连接并且同步操作,っ髡庋钩傻耐缭蛏峡梢约扑闳魏慰杉扑愫U馐且桓鲇兄卮笠庖宓慕果,有了它就标志着神经网络和人工智能学科的诞生。神经网络第二个重要发展是在年的书《形W橹】出版,他在书中第一次清楚说明了突触修正的生理学学习规则。特别是,提出人脑的连接方式在机体学习不同功能任务时是连续变化的,神经组织就是通过这种变化创建起来的,由此提出了自己现在著名的学习假说,即两个神经元之间的可变突触的作用被突触两端神经元中一个对另一个的重复的激活加强了。的经典论文发表年以后,【刻岢隽烁兄;绾土O胙习规则