發(fā)布時(shí)間：2018-06-01 06:22

  本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 非特定人��； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年31期

【摘要】：當(dāng)前非特定人語音識(shí)別算法大多只適于連續(xù)語音,且識(shí)別精度和速度均較低。為此,提出一種新的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非特定人語音識(shí)別算法。介紹了標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對(duì)其收斂速度慢的弊端,通過變化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率,令網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練針對(duì)各種階段自行設(shè)置學(xué)習(xí)速率值;利用變學(xué)習(xí)速率構(gòu)建對(duì)應(yīng)的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型看作識(shí)別非特定語音的識(shí)別器,輸入待識(shí)別語音,令累計(jì)預(yù)測(cè)殘差達(dá)到最小,實(shí)現(xiàn)非特定人語音識(shí)別。將改進(jìn)模型應(yīng)用于非特定人語音識(shí)別中進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明所提算法識(shí)別率更高、識(shí)別速度更快,不僅適于連續(xù)語音的識(shí)別,也適于不連續(xù)語音的識(shí)別。
[Abstract]:Most of the current speech recognition algorithms are only suitable for continuous speech, and the recognition accuracy and speed are low. Therefore, a new speech recognition algorithm based on BP neural network is proposed. In this paper, the standard BP neural network is introduced. Aiming at the disadvantage of its slow convergence speed, the network training can set the learning rate value by itself according to various stages by changing the adaptive learning rate. The corresponding improved BP neural network model is constructed by using variable learning rate. The improved BP neural network model is regarded as a recognizer for recognition of non-specific speech, and the speech to be recognized is input, so that the cumulative prediction residual error is minimized, and the speech recognition of independent person is realized. The improved model is applied to the verification of speech recognition. The results show that the proposed algorithm has higher recognition rate and faster recognition speed, which is not only suitable for continuous speech recognition, but also suitable for discontinuous speech recognition.
【作者單位】： 吉林化工學(xué)院信息與控制工程學(xué)院;吉林化工學(xué)院航空工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN912.34;TP183

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本文編號(hào)：1963174