目錄
表目錄
圖目錄
第一章 緒論
第二章 類神經網路探討
2.1 學習法則
2.1.1 Hebb學習法則
2.1.2 Perceptron學習法則
2.1.3 Delta 學習法則
2.1.4 Winner-take-all 學習法則
2.1.5 Outstar 學習法則
2.2 Perceptron模型
2.3 倒傳遞網路模型
2.4 Counterpropagation Network(CPN) 模型
第三章 線性預測編碼
3.1 線性預測編碼
3.2 自相關法
第四章 系統架構
4.1 系統需求
4.2 系統過程
4.3 語音前處理
4.3.1 取樣
4.3.2 開始點與結束點檢查
4.3.3 LPC 分析
4.4 類神經網路辨認
4.4.1 倒傳遞網路
4.4.2 CPN 網路
4.4.3 訓練樣本與測試樣本
4.4.4 結果與改進
第五章 結論
參考資料