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基于循环神经网络的语音识别研究被引量：19: 1; 作者唐美丽胡琼马廷淮《现代电子技术》北大核心 2019年第14期152-156,共5页; 语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中。针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型。考... 展开更多; 关键词语音识别循环神经网络反向传播算法特征提取小波变换 HMM模型 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别被引量：2: 2; 作者张潇丹包永强 +2 位作者奚吉赵力邹采荣《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期848-853,共6页; 提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-V... 展开更多; 关键词混合蛙跳算法分子动力学云模型 Velocity—Verlet算法 BP神经网络耳语音情感识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的反向传播算法改进被引量：26: 3; 作者杨鹤标龚文彦《计算机工程与设计》北大核心 2019年第1期126-130,共5页; 在真实音识别系统中,针对卷积神经网络的超大规模模型参数和海量训练数据导致的训练效率问题,提出一种缩小权值范围反向传播(NWBP)算法,围绕网络参数训练后期寻找误差极小值时易出现的振荡现象,采用K-MEANS算法获取逼近误差极小值的种... 展开更多; 关键词反向传播算法卷积神经网络语音识别训练效率振荡现象; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的高速公路交通事件检测被引量：3: 4; 作者邱世卉王琪《中国测试》 CAS 2009年第2期48-52,共5页; 为进一步提高高速公路交通事件检测的准确性,将人工神经网络应用于交通事件检测。提出一种基于BP神经网络的交通事件检测方法,设计了适合该检测系统的网络结构。仿真结果表明:相对于其他算法,该网络结构具有检测率高、误报率低、检测时... 展开更多; 关键词神经网络 BP算法高速公路交通事件检测识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别被引量：1: 5; 作者付丽琴毛峡陈立江《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期381-385,共5页; 根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的... 展开更多; 关键词语音情感识别数据融合隐马尔可夫模型人工神经网络排序式选举法; 在线阅读下载PDF 职称材料

语音识别中的BP神经网络改进被引量：2: 6; 作者张文静《科学技术与工程》 2007年第18期4723-4725,共3页; 语音信号是受说话人、环境等因素影响的复杂函数,人工神经网络(ANN)模型进行语音识别具有自适应、自组织及联想等特征,适合用于语音识别。主要研究了传统BP神经网络在实际语音识别中的改进方案。利用改进后的方案实现语音识别、网络结... 展开更多; 关键词 ann BP算法语音识别规整网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于正交基函数对向传播过程神经网络的语音识别方法: 7; 作者田丽宋铁军 +1 位作者马秀莲谭峰《黑龙江八一农垦大学学报》 2011年第3期72-75,共4页; 针对特定人孤立词识别任务,传统的语音识别系统中构造的神经网络模型主要采用BP神经网络和径向基函数网络,为了解决这两种神经网络构造下的语音识别系统对训练样本需求量较大和识别率较低问题,提出了一种基于正交基函数展开的混合学习算... 展开更多; 关键词语音识别对象传播过程神经网络正交基函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

HMM在语音识别系统中的应用被引量：5: 8; 作者苗苗马海武《现代电子技术》 2006年第16期64-66,共3页; 介绍语音识别技术的应用状况与发展,对基于动态时间伸缩技术、隐含马尔科夫模型及人工神经网络的3种不同的语音识别系统进行了比较,重点介绍了隐含马尔科夫模型(HMM)在语音识别系统中的应用。其中基于HMM的语音识别系统是在UniSpeech芯... 展开更多; 关键词隐马尔科夫模型语音识别动态时间伸缩技术人工神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于循环神经网络的语音识别研究被引量：19: 1; 作者唐美丽胡琼马廷淮; 机构南京信息工程大学; 出处《现代电子技术》北大核心 2019年第14期152-156,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61572259)~~; 文摘语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中。针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型。考虑到语音信号丰富的时频信息表达,在特征提取环节进行改进,利用具有较好时频分辨率的小波变换(WT)取代快速傅里叶变换(FFT)作为该模型的输入;然后,采用随时间展开的反向传播算法(BPTT)进行特征学习与训练。在实验测试中,首先,对比分析了基于小波变换的特征提取对识别效果的影响;其次,通过与传统的HMM模型及BP神经网络的识别率做对比,验证RNN神经网络可提高语音识别准确率和稳定性。; 关键词语音识别循环神经网络反向传播算法特征提取小波变换 HMM模型 BP神经网络; Keywords speech recognition recurrent neural network back propagation algorithm feature extraction wavelet trans form H MM model B P network; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别被引量：2: 2; 作者张潇丹包永强奚吉赵力邹采荣; 机构东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京工程学院通信工程学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期848-853,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60872073 60975017 +2 种基金 51075068) 江苏省高校自然科学基金资助项目(10KJB510005); 文摘提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2%.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路.; 关键词混合蛙跳算法分子动力学云模型 Velocity—Verlet算法 BP神经网络耳语音情感识别; Keywords shuffled frog leaping algorithm molecular dynamics cloud model Velocity-Verlet al- gorithm back propagation （BP） neural network whispered speech emotion recognition; 分类号 TN912 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于卷积神经网络的反向传播算法改进被引量：26: 3; 作者杨鹤标龚文彦; 机构江苏大学计算机科学与通信工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第1期126-130,共5页; 基金江苏省科技计划基金项目(BE2017700); 文摘在真实音识别系统中,针对卷积神经网络的超大规模模型参数和海量训练数据导致的训练效率问题,提出一种缩小权值范围反向传播(NWBP)算法,围绕网络参数训练后期寻找误差极小值时易出现的振荡现象,采用K-MEANS算法获取逼近误差极小值的种子节点,通过迭代计算过程缩小权值变化范围避免振荡现象,使训练结果的网络误差收敛,提高训练效率。通过仿真实验,NWBP算法在复杂卷积神经网络的权值训练过程中相比可变学习速率反向传播算法收敛效果得到提升,一定程度上减少了冗余计算,缩短了训练时间,算法效果相比在简单网络中更显著。; 关键词反向传播算法卷积神经网络语音识别训练效率振荡现象; Keywords back propagation algorithm convolution neural network speech recognition training efficiency oscillation phenomenon; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的高速公路交通事件检测被引量：3: 4; 作者邱世卉王琪; 机构成都电子机械高等专科学校电子与电气系; 出处《中国测试》 CAS 2009年第2期48-52,共5页; 文摘为进一步提高高速公路交通事件检测的准确性,将人工神经网络应用于交通事件检测。提出一种基于BP神经网络的交通事件检测方法,设计了适合该检测系统的网络结构。仿真结果表明:相对于其他算法,该网络结构具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点,完全适用于交通事件检测系统,同时也存在不足之处,指出了今后进一步研究的方向。; 关键词神经网络 BP算法高速公路交通事件检测识别; Keywords Artificial neural network （ann） back propagation algorithm Highway Traffic incident detection Detection of recognition; 分类号 TP393.07 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U492.85 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别被引量：1: 5; 作者付丽琴毛峡陈立江; 机构北京航空航天大学电子信息工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期381-385,共5页; 基金国家863计划项目(2006AA01Z135) 教育部博士点基金资助项目(20070006057); 文摘根据情感的连续空间模型,提出一种改进的排序式选举算法,实现多个情感分类器的融合,取得了很好的情感识别效果。首先以隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)为基础,设计了三种分类器;然后用改进的排序式选举算法,实现对三种分类器的融合。分别利用普通话情感语音库和德语情感语音库进行实验,结果表明,与几种传统融合算法相比,改进的排序式选举法能够取得更好的融合效果,其识别性能明显优于单分类器。该算法不仅简单,而且可移植性好,可用于其他任意多个情感分类器的融合。; 关键词语音情感识别数据融合隐马尔可夫模型人工神经网络排序式选举法; Keywords speech emotion recognition data fusion Hidden Markov Model（HMM） Artificial Neural network（ann） queuing voting algorithm; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名语音识别中的BP神经网络改进被引量：2: 6; 作者张文静; 机构北京工业大学计算机学院北京农业职业技术学院信息技术系; 出处《科学技术与工程》 2007年第18期4723-4725,共3页; 文摘语音信号是受说话人、环境等因素影响的复杂函数,人工神经网络(ANN)模型进行语音识别具有自适应、自组织及联想等特征,适合用于语音识别。主要研究了传统BP神经网络在实际语音识别中的改进方案。利用改进后的方案实现语音识别、网络结构简化、运算速度加快、训练时间缩短。; 关键词 ann BP算法语音识别规整网络; Keywords ann back propagation algorithm speech recognition warping network; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于正交基函数对向传播过程神经网络的语音识别方法: 7; 作者田丽宋铁军马秀莲谭峰; 机构黑龙江八一农垦大学信息技术学院中国联通大庆分公司; 出处《黑龙江八一农垦大学学报》 2011年第3期72-75,共4页; 基金黑龙江省科技计划项目(GZ07A104); 文摘针对特定人孤立词识别任务,传统的语音识别系统中构造的神经网络模型主要采用BP神经网络和径向基函数网络,为了解决这两种神经网络构造下的语音识别系统对训练样本需求量较大和识别率较低问题,提出了一种基于正交基函数展开的混合学习算法,并应用于语音识别中,同时与传统的BP神经网络、径向基函数网络进行了比较。仿真结果表明,采用对向传播过程神经网络进行的语音识别,识别性能得到了提高,并为对向传播过程神经网络的应用领域提供了一个新的方向。; 关键词语音识别对象传播过程神经网络正交基函数; Keywords counter propagation process neural network speech recognition BP algorithm; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名HMM在语音识别系统中的应用被引量：5: 8; 作者苗苗马海武; 机构西安建筑科技大学信息与控制工程学院; 出处《现代电子技术》 2006年第16期64-66,共3页; 文摘介绍语音识别技术的应用状况与发展,对基于动态时间伸缩技术、隐含马尔科夫模型及人工神经网络的3种不同的语音识别系统进行了比较,重点介绍了隐含马尔科夫模型(HMM)在语音识别系统中的应用。其中基于HMM的语音识别系统是在UniSpeech芯片上实现基于DHMM的识别系统,然后又在同一平台上实现了基于CHMM的识别系统。; 关键词隐马尔科夫模型语音识别动态时间伸缩技术人工神经网络; Keywords Hidden Markov Model（HMM） Automatic speech recognition（ASR） Dynamic Time warping（DTW） Artificial Neural network（ann）; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于循环神经网络的语音识别研究	唐美丽胡琼马廷淮	《现代电子技术》北大核心	2019	19	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别	张潇丹包永强奚吉赵力邹采荣	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于卷积神经网络的反向传播算法改进	杨鹤标龚文彦	《计算机工程与设计》北大核心	2019	26	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BP神经网络的高速公路交通事件检测	邱世卉王琪	《中国测试》 CAS	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进的排序式选举算法的语音情感融合识别	付丽琴毛峡陈立江	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	语音识别中的BP神经网络改进	张文静	《科学技术与工程》	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于正交基函数对向传播过程神经网络的语音识别方法	田丽宋铁军马秀莲谭峰	《黑龙江八一农垦大学学报》	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	HMM在语音识别系统中的应用	苗苗马海武	《现代电子技术》	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料