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基于RBF神经网络的抗噪语音识别
被引量：
4
1
作者
白静
张雪英
侯雪梅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期28-30,共3页
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学...
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学习采用线性最小二乘法;全监督算法中所有参数的调整基于梯度下降法,它是一种有监督学习算法,能够选出性能优良的参数。实验表明,在不同的信噪比下,全监督算法较之聚类算法有更高的识别率。
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关键词
语音识别
RBF神经网络
聚类
算法
全监督算法
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的抗噪语音识别
被引量：
4
1
作者
白静
张雪英
侯雪梅
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期28-30,共3页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60472094)
山西省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shanxi Province of China under Grant No.20051039)。
文摘
针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统。聚类算法的隐含层训练采用K-均值聚类算法,输出层的学习采用线性最小二乘法;全监督算法中所有参数的调整基于梯度下降法,它是一种有监督学习算法,能够选出性能优良的参数。实验表明,在不同的信噪比下,全监督算法较之聚类算法有更高的识别率。
关键词
语音识别
RBF神经网络
聚类
算法
全监督算法
Keywords
speech recognition
RBF neural network
clustering algorithm
whole supervision algorithm
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的抗噪语音识别
白静
张雪英
侯雪梅
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
4
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