【摘 要】
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本文基于自动语音识别(ASR)的原理和过程，结合人工神经网络(ANN)的建模理论及特点，主要研究了人工神经网络在自动语音识别中的应用问题。针对非特定人孤立词识别任务，基于三种不
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本文基于自动语音识别(ASR)的原理和过程，结合人工神经网络(ANN)的建模理论及特点，主要研究了人工神经网络在自动语音识别中的应用问题。针对非特定人孤立词识别任务，基于三种不同结构的神经网络(BP网络、径向基函数网络和预测网络)，研究构造了相应的语音识别模型与算法，并完成了软件的设计与开发。通过仿真计算，比较了三种神经网络算法的识别性能及应用特点，分析讨论了不同特征参数、训练样本数目、背景噪声以及是否特定人对识别结果的影响，并与传统的动态时间归整(DTW)方法进行了比较。研究结果表明，神经网络识别方法有较高的识别率和独特的应用优势。
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