本文關鍵詞：基于ELM和PCA的漢語數字語音識別研究

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【摘要】：針對傳統BP網絡在語音識別應用中存在訓練時間長,容易陷入局部極小值等問題,建立了一種基于ELM的語音識別系統。ELM是一種快速的單隱層前饋神經網絡(SLFN)訓練算法,將該算法與單隱層BP網絡進行實驗比較。實驗中對提取的特征矩陣采用主成分分析(PCA)算法進行降維,該算法有效地提取了語音信號的主要成分。實驗結果表明:在訓練時間上,ELM明顯優(yōu)于BP算法;在識別率上,ELM優(yōu)于BP算法。
【作者單位】： 廣西大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 語音識別 極限學習機 BP網絡 單隱層前饋神經網絡 主成分分析
【基金】：廣西自然科學基金項目(2012GXNSFBA053144)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言近年來,語音識別的研究已經成為一個熱點,在很多領域都得到廣泛應用,需要應用到人工智能、數字信號處理、模式識別、心理學、語言聲學、認知科學等多種學科。作為一種新式的人機交互方式,語音識別的目的就是讓機器明白人類語言,通俗講就是讓機器通過識別和理解把語音信號

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本文編號：801743