神经网络在非特定人汉语孤立音识别中的应用

本项目研究了如何把神经网络技术运用到非特定人汉评理孤立音识别之中，项目研究人员提出了一种两级分程学习的的复合型网络结构，用以克服不同类型说话者口音差别大的问题，该方法将输入特征空间分解成岩干T子空间，每个子空间对应一类人的发育（本项目盼为男妇声两个子空间），每个子空间一子网络束学习，学习结束后，将子网输入层并联，然后再用该并联的子网产生新的练数据去训练点网，以形成两组复合网络，本项目还提出运用贝叶斯网络构成活育粗分类器，将话音分为六段，每段提取基音周期，构成一个子节点，声调作为根节点。分类时根据子节点特征椎断出话音声调，实验结果表明，本系统可以以90%的识别率识别50个汉语孤立音。