为了研究人类认知的发展过程,需一个与婴儿的生理能力和生态背景相类似的模拟系统,DIVA模型(Directions Into of Articulators)就是这样的系统。DIVA模型是一种关于语音生成与获取后描述相关处理过程的数学模型,主要被用来仿真和描述有关大脑中涉及语音生成和语音理解区域的相关功能。它是一种用来控制模拟声道运动的自适应神经网络模型。从1995年至今,出现了不同版本的DIVA模型,但它们都或多或少的存在一些缺陷,其中的两个缺陷如下:首先是语速及发音方式对语音生成的影响问题。其次就是DIVA模型中音素的初始化问题。本文针对以上两个问题进行了讨论和研究,在第三部分基于DIVA模型提出了一个共振峰曲线模型来研究语速及发音方式对语音生成的影响。实验结果表明,在元音发音的开始处共振峰的斜率依赖于发音方式,而在某些元音发音的结束处共振峰的斜率既依赖于发音方式也依赖于语速。本文在第四部分针对DIVA模型中音素的初始化问题提出了一个自动地获取语音表示的方法来对模型进行改进。实验结果表明通过在模型中应用此方法,能够使得DIVA模型更具有自然特性,能够更好地研究语言获取的过程。本文在最后一章对研究内容进行了总结,并指出了以后的研究方向,为进一步的研究开拓了思路。