基于听觉感知和概率神经网络的语音识别模型

摘要

提出了一种基于Bark子波变换和概率神经网络(PNN)的语音识别模型.利用符合人耳听觉特性的Bark滤波器组进行信号重构并提取语音特征,然后利用训练好的概率神经网络进行识别.通过训练大量语音样本来构成语音识别库,并建立综合识别系统.实验结果表明该方法与传统的LPCC/DTW和MFCC/DWT方法相比,识别率分别提高了14.9%和10.1%,达到了96.9%的识别率.