一类基于概率神经网络的语音识别模型.高质量的毕业论坛。

基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别

建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.

就目前三种主流的语音识别算法：动态时间规(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)。分析它们的原理、特点及实现过程，对 DTW 的语音识别进行实验，通过对比分析三种算法的特点，结合本文研究的实际情况，选择 DTW 作为研究的重点，提出利用遗传算法对其进行改进。 -The three mainstream speech recognition algorithms: Dynamic Time Regulations (DTW), hidden Markov model (HM