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本文使用基于学习向量量化算法实现了对普米语语谱图的识别。该算法首先通过傅立叶变换绘制出每条普米语语料的语谱图；再次，提取每张语谱图的图像灰度共生矩构建特征向量；最后，运用学习向量量化实现对普米语孤立词的分类。基于学习向量量化算法的分类准确率达到了80.0%。
普米族是我国边疆少数民族之一，主要分布在云南省怒江州的兰坪白族普米族自治县、丽江市古城区、永胜县、宁蒗彝族县。怒江州兰坪县是全省普米族人口最集中的一个县，据2010 年统计，怒江州兰坪县普米族人口有18，643 人。普米语是一种无文字的少数民族语言，目前由于普米族人数极少，对普米语的研究也是空白的，因此基于普米语的研究具有重要的文化价值和保护价值。LVQ 神经网络模型是一种具有自学习能力强、网络结构简单等优点的有监督式神经网络分类方法。通过这些优点提出了一种基于LVQ 神经网络的模型用于普米语语谱图分类的方法，并对每一种网络的参数进行调整使得到最优的一个网络结构。另外基于共生矩阵提取的纹理特征作为输入向量辅助分类，对普米语语谱图的纹理特征进行数据处理，充分挖掘该数据中的有效信息，然后建立普米语语谱图的LVQ神经网络模型，该模型有着较好的鉴别准确率。
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