基于遺傳算法和BP神經網絡的漢語語音識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語音識別是一個復雜的非線性過程，基于線性系統(tǒng)理論的語音識別方法如隱馬爾可夫模型(HMM)等技術的局限性逐漸凸現(xiàn)。隨著人工神經網絡的非線性理論研究和應用的逐漸深入，基于ANN的語音識別方法，逐漸成為研究的焦點。 本文主要就前饋神經網絡(BP神經網絡)的原理及其在語音識別中的應用進行如下研究： 1、如何有效的提取語音信號特征關于該問題首先從如何有效的檢測語音信號的起止點進行研究，分析討論了傳統(tǒng)端點檢測方法的優(yōu)缺點，并對其進行

2、了改進；然后，本文在研究基于線性預測倒譜和非線性MEL刻度倒譜特征的基礎上，研究了LPCC和。MFCC參數(shù)提取的算法原理及提取算法，并推導了一階差分倒譜特征參數(shù)的提取算法。 2、關于BP神經網絡在語音識別中的應用主要研究了BP神經網絡的原理，分析討論了標準：BP算法的優(yōu)缺點及改進方法，并對傳統(tǒng)的變學習率方法進行了改進。 3、關于遺傳算法在神經網絡中的應用主要探討了用遺傳算法來優(yōu)化神經網絡的拓撲結構及權值的問題。該部分介紹

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