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基于LM算法的神经网络语音识别 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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针对独立矢量分析(IVA)算法初始分离矩阵取值对分离性能影响较大的局限性,提出了基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离算法。采用频域各频率点IVA分离信号的复数峭度和作为目标函数,利用回溯搜索优化算法(BSA)对初始分离矩阵进行优化调整,更好地实现了语音信号的盲分离。在分离过程中,采用复Givens旋转变换原理将对分离矩阵的求解转化为对旋转角度的求解,有效减少了BSA的参数编码维数,降低了优化求解难度。针对语音信号的卷积混合分离实验表明,该算法具有良好的分离效果,其分离性能较之基本IVA算法显著提升。 相似文献
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出生在江南水乡苏州的吴传钧教授,在北京有一个温馨的家。这个家是他含饴弄孙、享受天伦的乐园,也是他驰骋知识海洋的天地。得知我们的来意后,吴教授便在他那汗牛充栋的书房里,向我们阐述了他对水资源利用的看法,介绍了去年中国科学院院士西北水资源考察团的西部之行。 相似文献
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