方向基函数神经网络在语音识别中的应用

摘要：

该文首先介绍了一种新的神经网络模型——方向基函数神经网络模型（ＤＢＦ）这种模型可以通过计算矢量间的夹角来对矢量进行相似性判别，与径向基函数神经网络（ＲＢＦ）不同的是，它特别适合于具有方向不变性的模式识别领域，如图像识别和语音识别。该文重点探讨了方向基函数神经网络在语音识别中的应用，并在此基础上研制成功了一个说话人确认系统。实验表明，这个系统具有很好的性能。

关键词： 方向基函数神经网络 径向基函数神经网络 语音识别 说话人确认

作者: 史静朴 鲁华祥 李玉鉴

作者单位: 院半导体所人工神经网络实验室

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第五届青年学术年会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 381～384

在线出版日期: 1999-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）