听觉模型用于语音识别以及与一般方法的比较
【摘要】：本文在文献[1]建立的外周听觉系统以及部分中枢听觉神经系统的基础上,建立了一个语音识别器。它由听觉模型作为语音声学前端处理器(即特征提取),由具有tonotopic组织结构的神经网络作为识别分类器。大量实验表明,由该听觉模型提取的特征参数不仅能很好地表示语音区别意义,而且对于噪声环境下的语音特征表示有较好的robustness。语音识别实验表明:在有噪声的情况下,采用听觉模型参数的识别器,其识别率明显优于由LPC—倒谱作为语音特征参数的方法。
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