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在语种识别过程中,为提取语音信号中的空间特 征以及时序特征,从而达到提高多语 种识别准确率的目的,提出了一种利用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)混合神经网络的多语种识别模型。该模型首先提 取语音信号的声学特征;然后将特征输入到卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 提取低维度的空间特征;再通过空 间金字塔池化层(spatial pyramid pooling layer,SPP layer) 对空间特征进行规整,得到固定长度的一维特征;最后将其输入到循环神经 网络(recurrenrt neural network,CNN) 来判别语种信息。为验证模型的鲁棒性,实验分别在3个数据集上进行,结果表明:相 比于传统的CNN和RNN,CRNN混合神经网络对不同数据集的语种识别 准确率均有提高,其中在8语种数据集中时长为5 s的语音上最为明显,分别提高了 5.3% 和6.1%。 相似文献
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智能控制的模糊神经网络技术的研究现状与前景展望 总被引:2,自引:0,他引:2
本文从模糊系统与神经网络作为逢应用模型无关估计器时智能特性的研究、模糊控制器的神经网络实现技术及神经网络学习的模糊视网络技术等方面,详细地介绍了目前关于智能控制的模糊神经网络技术的研究现状,同时亦融入了作者关于此课题的一些思想,并对模糊神经网络的研究趋势进行了简单预测。 相似文献
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本文对具有投影学习算法的Hopfield型二值神经网络(HBNN)在同步工作方式下的收敛性能进行了比较全面的讨论。证明了网络具有演化收敛到网络平衡点的特性,推导了计算网络收敛所需瞬态工作步数上界的估算公式,分析并给出了计算平衡点(记忆模式)收敛半径的算法。 相似文献