模块神经网络的研究及其在语音处理中的应用

本项目研究了若干模块神经网络结构和学习算法。包括提出了一个自生成的模块神经网络结构，标准问题和说话人识别问题的测试显示了其优异的性能；提出了一个可利用多种特征求解模式分类的模块神经网络结构和相应的EM学习算法，应用于说话人识别取得优于传统方法的性能；探讨了若干推广的具有处理时间特性的层次混合专家模型并应用于说话人识别问题。在理论分析和实验研究的基础上，分别实现了几种不同类型的说话人识别系统并且比较它们与常规系统的性能差异，成果表明：本研究提出若干有效的模块神经网络结构，具有良好的应用前景，为进一步深入研究奠定了基础，在国内外核心学术刊物上共发表了15篇文章。