基于量子跃迁神经网络的汉语数字语音识别系统的研究

摘要：

　　本文提出了基于量子跃迁神经网络的汉语数字语音识别系统的多层分类器。本系统由两层的分类器组成，第一层叫做量子神经网络模糊分类器，第二层叫做量子神经网络数字对分类器。本文中所有数据的采集均来自于实验室环境。实验结果证明了无论在识别率还是在可靠性方面，量子跃迁神经网络总优于人工神经网络，同时也证明了量子神经网络在解决语音识别问题有着很大的优越性和无穷的潜力。

关键词： 语音识别 汉语数字 信号处理 神经网络

作者: XU Fei 徐飞 YUE Yinhui 乐音辉 LI Fei 李飞

作者单位: The Information and Communications College of Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nan 南京邮电大学信息与通信工程学院,南京,210003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 471-474

在线出版日期: 2008-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）