基于RBF神经网络的抗噪语音识别

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。     

基于小波和RBF神经网络的手写体数字识别

针对传统的手写体数字识别技术的局限性，本文提出了基于小波和RBF神经网络的手写体数字识别方法，即利用小波较强的去噪功能以及RBF神经网络学习快速、容错性较好等优点来解决手写体数字识别的问题。实验表明，该方法的识别正确率较高。     

模糊 RBF 神经网络在语音识别中的应用

常规RBF神经网络的隐层一般采用高斯函数,然而任意输入对于中心点的隶属程度并不总是服从高斯分布,将模糊理论引入常规的RBF神经网络对其进行改进,用任意输入模式与各类中心的隶属度来替代原有的径向基函数输出。实验结果表明改进后的模糊RBF神经网络识别率得到了提高。     

基于遗传算法和小波神经网络的语音识别研究

小波神经网络算法(WNN)易陷入局部极小,收敛速度慢,全局搜索能力弱,而遗传算法(GA)具有高度并行、随机、自适应搜索性能和全局寻优的特点。因此,将遗传算法和小波神经网络结合起来形成一种训练神经网络的混合算法——GA-WNN算法。仿真实验结果表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。     

一种抗噪语音识别算法的DSP实现

数字信号处理技术的迅速发展,为语音识别的实时实现提供了可能。采用TI公司的DSP芯片TMS320VC5409,建立一个汉语数字的语音实时识别系统。DSP的多通道缓冲串口与模数转换芯片的连接实现语音信号的采样;分别使用64k的程序和数据存储空间;系统的输出是使用TL16C550实现异步通信串口并使之与计算机RS232串口连接以观察识别结果。系统运行算法主要有字端点检测、特征提取和识别算法。实验结果表明,该系统基本能实现预期识别目标。     

基于小波混沌神经网络的语音识别*

基于语音信号的时变特性,提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法,即把小波变换和混沌特性引入到神经元,构成小波混沌神经网络,将这种神经网络用于语音识别,并与常用的BP神经网络识别方法进行了比较。实验结果表明,小波混沌神经网络的平均识别率要高于同等条件下常用的神经网络方法的识别率。     

基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计

分类在语音识别中是很重要的,由于小波神经网络的学习效果对网络隐层节点数、初始权值(包括阈值)、伸缩和平移因子以及学习率和动量因子的依赖性较大,致使其全局搜索能力弱,易陷入局部极小,收敛速度减慢,甚至不收敛。而遗传算法具有的高度并行、随机、自适应搜索性能,使它在处理用传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题时具有明显的优势。因此,考虑把遗传算法和神经网络相结合,采用遗传算法选取初值进行训练,用小波神经网络完成给定精度的学习。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性莫定了基础。     

语音识别中小波分析的应用

语音信号是一种时变、非平稳的随机信号。现有语音识别系统的适应性比较差,尤其在高噪声环境下的语音识别非常困难,若将语音识别系统商品化,还有识别速度、拒识问题以及关键词／句检测技术等细节问题需要解决。如何把语言学、生理学、心理学方面的研究成果量化、建模并用于语音识别,还需深入研究。本文介绍了语音识别中小波分析的研究现状及几种常见的技术方法,并且分析探讨了语音识别中小波分析的应用和发展前景。     

改进的HMM和小波神经网络的抗噪语音识别

通过MFFC计算出的语音特征系数,由于语音信号的动态性,帧之间有重叠,噪声的影响,使特征系数不能完全反映出语音的信息。提出一种隐马尔可夫模型（HMM）和小波神经网络（WNN）混合模型的抗噪语音识别方法。该方法对MFCC特征系数利用小波神经网络进行训练,得到新的MFCC特征系数。实验结果表明,在噪声环境下,该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性,明显改善了语音识别系统的性能。     

基于混合模型HMM/RBF的数字语音识别

提出一种离散隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM)和径向基函数（radial basis function,RBF)神经网络相结合应用于汉语数码语音识别（Mmandarin Ddigit Speech Recognition,MDSR)的方法，同时采用了一系列改进方法，使汉语数码语音的识别率达到了99．7％。     

基于EMRBF情感神经网络的人脸识别

在现有RBF神经网络基础上引入情感因子,提出了一种情感径向基神经网络（EMRBF）,给出了EMRBF的结构,定义了新的训练准则函数,推导出了EMRBF网络权值训练算法,把EMRBF网络用于人脸识别系统。先采用PCA和LDA相结合进行人脸特征提取．然后设计EMRBF人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明,EMRBF网络的识别率达到98％,与普通RBF神经网络相比,性能明显提高。     

一种基于改进遗传算法的径向基小波神经网络

为了提高神经网络进行函数拟合的精度,首先在三层径向基神经网络基础上通过增加网络层次和改变激励函数提出了一种四层径向基小波神经网络,并采用遗传算法来确定初始网络参数;其次针对遗传算法中容易早熟的缺点,在遗传算法中引入动态平衡策略,根据适应度的变化来动态改变遗传算法中交叉和变异概率,从而增加算法全局探索和局部开发的平衡能力;最后通过对函数拟合试验并与其他方法相比较表明了算法的有效性。     

基于卷积神经网络的面罩语音识别

针对带噪面罩语音识别率低的问题,结合语音增强算法,对面罩语音进行噪声抑制处理,提高信噪比,在语音增强中提出了一种改进的维纳滤波法,通过谱熵法检测有话帧和无话帧来更新噪声功率谱,同时引入参数控制增益函数;提取面罩语音信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数;通过卷积神经网络(CNN)进行训练和识别,并在每个池化层后经局部响应归一化(LRN)进行优化.实验结果表明:该识别系统能够在很大程度上提高带噪面罩语音的识别率.     

基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法

快速准确地检测出自然或人为事件下的水质异常,对保护水环境和保障公众健康具有重要意义。针对水质背景数据波动大时异常检测性能不理想的问题,提出一种基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测算法。通过引入RBF神经网络预测水质,对预测值和真实值相比较得到的残差序列进行滑动窗口小波去噪,对各时刻偏离原点的距离与特定阈值比较后判定水质是否异常。以某水源水库在线监测氨氮值为研究对象验证算法,实验结果表明:与时间序列增量方法比较,算法具有更高的异常检测率和较低的误报率。     

奇异值和RBF神经网络的彩色人脸识别

目前已有研究表明,相对于灰度图像,利用图像的彩色信息能改进人脸图像的识别率。但近年来的彩色人脸识别研究较少。提出了一种基于奇异值向量和RBF神经网络的彩色人脸图像识别方法。首先说明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性,再将降维的奇异值向量作为图像的特征,然后应用RBF神经网络进行训练和识别。实验表明该方法的识别率为95%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。     

基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障为研究对象,提出了一种基于减聚类( SCM)与粒子群( PSO)算法优化的RBF神经网络进行模式分类与辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。首先,利用三层小波包分解得到各个节点的分解系数,采用一定的削减算法使故障的瞬态信号特征得到加强,获取最优的特征能量谱。再利用SCM￣PSO算法优化RBF神经网络,使粒子的搜索速度更快,更有利于发现全局最优解。最后通过实验对比分析,该方法具有训练速度快、分类精度高的特点,辨识正确率在95％以上,能够显著提高故障诊断的速度和准确性。     

基于LM算法的神经网络语音识别

由于语音识别中朵用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题，提出一种基于稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法，主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明，LM算法明显提高了网络训练速度，减少了训练时间，其效果优越于标准BP算法。