基于模糊神经网络的播音信号识别技术研究

作者：何艳萍

来源：现代电子技术, 2020, 43(03): 54-57.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.03.013

• 播音信号
• 信号识别
• 模糊神经网络
• 奇异值分解算法
• 识别特征
• 识别速度

播音信号识别对于提高播音质量具有十分重要的意义,当前播音信号识别方法存在误识率高,播音信号识别效率低等不足,为了获得更优的播音信号识别结果,设计基于模糊神经网络的播音信号识别技术。首先分析当前播音信号识别技术的研究进展,指出各种播音信号识别技术存在的不足;然后采用空间变换和奇异值分解算法提取播音信号识别特征,并采用模糊神经网络建立播音信号识别分类器;最后在Matlab 2017平台上进行播音信号识别仿真实验,结果表明,模糊神经网络获得了理想的播音信号识别,播音信号识别正确率要高于当前其他播音信号识别技术,减少了播音信号的误识率,缩短了播音信号识别的时间,提升了播音信号识别速度,具有较高的实际应用价值。

• 单位
  文学与新闻传播学院; 宝鸡文理学院