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用LPC技术识别离散词的方言语音

摘要

不同国家使用的本地语言对与语音识别相关的软件造成了限制。本文试图克服这一问题。建议的工作是利用线性预测技术来更好地解释口语单词。基于规则的模糊结构非常适合方言语音识别的封闭性。本文研究了用模糊神经网络对离散词进行语音识别的可行性。这些方法大多是基于语音信号的音素和音节的变形。我们使用“单词识别”(因为在我们提出的方法中，不需要捕捉单词的音素)。在我们提出的方法中，使用离散口语单词的LPC系数对数据进行压缩和学习，然后将输出发送给模糊系统和专家系统对结论进行分类。实验结果表明，该方法具有较好的精度。该方法对模糊结论的识别精度在90%左右。

Omesh Wadhwani和Amit Kolhe教授

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