关于自然语言交互中语音信号优化识别仿真

对语音信号的识别处理,能够有效提高语音输入处理准确度。对语音信号的识别,需要扩展噪声干扰数据计算特征权重,获取模糊隶属度函数,完成语音信号的识别。传统方法计算各个语音信号分区的代价敏感矩阵,将该矩阵引入至数据识别器中,但忽略了模糊隶属度函数的获得,导致识别精度偏低。提出自然语言交互中语音信号识别方法。通过降噪自编码神经网络算法的逐层无监督降噪学习和监督微调方法实现对语音信号集的降噪处理与数据识别,改变语音信号集分布得到平衡数据,选取特征获得特征项,扩展干扰数据计算特征权重,重新选取语音信号特征,设计模糊隶属度函数,计算邻近区域紧密度,实现语音信号识别。实验结果表明,所提方法明显提高了语音信号识别精度。