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《基于BP神经网络的语音识别系统》-毕业论文（设计）.doc,洛阳师范学院2012届本科生毕业设计PAGEII2-摘要随着计算机技术与人工智能的快速发展与广泛应用，语音识别越来越受到人们的关注和重视。目前常见的语音识别技术主要包括，基于矢量...
上海海事大学神经网络和语音识别院系:物流工程学院课程名称:制造和物流决议支持系统学生姓名:学号:时间:目录TOC\o"1-3"\h\z\u一绪论31.1研究背景及意义31.2语音识别的国内外研究现状31.3研究内容4二语音识别技术52.1语音信号52.2语音信号的数学模型52.3语音识别系统结…
基于BP神经网络的语音识别技术.pdf,学海无涯上海海事大学神经网络与语音识别院系:物流工程学院课程名称:制造与物流决策支持系统学生姓名:学号:时间:1学海无涯目录一．绪论31.1研究背景及意义31.2语音识别的国内外研究现状31.3研究内容4二．
BP神经网络分类用训练好的BP神经网络分类语音特征信号测试数据，BP神经网络分类误差如图-0.5-1-1.5-2-2.5BP网络分类误差155-350100150200250300350400450500语音信号BP神经网络分类误差BP神经网络预测结果Fig.BPclassificationerror
基于BP神经网络的语音识别技术研究.陈元.【摘要】：语音识别技术应用前景广阔,因此得到了人们的较高关注。.目前语音识别研究广泛应用动态时间规整(DTW)技术和隐马尔可夫模型(HMM)技术,已经取得了较为成熟的理论基础。.由于语音不是一个简单的线性过程...
语音信号的情感识别也可以看作是模式识别的问题，研究者通常会提取很多语音特征作为情感特征，将提取的语音特征输入到分类器进行情感识别。论文重点研究了基于BP神经网络的语音情感识别。主要研究内容如下：（1）语音信号的前端处理。
4.2基于BP神经网络的语音增强系统384.3去噪BP神经网络的构建404.4语音信号的预处理414.5基于神经网络含噪语音的特征提取434.6时间规整网络的结构原理和算法444.745第五章回顾及展望52参考文献54致谢57附录:发表论文582009届硕士研究生学位
本论文从深度神经网络的模型结构出发,展开了较为系统和深入的研究,一方面对现有的模型进行优化,另一方面结合语音及语言信号的特性探究新的网络结构模型,从而提高基于深度神经网络的语音识别系统的性能和训练效率。首先,本文研究了基于前馈全连接深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNN)的语音...
1.背景介绍语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了3种技术，即自动语音识别（automaticspeech…
语音是一个复杂的非线性过程，因此基于非线性理论，具有自适应性、并行性、鲁棒性容错性和学习性等特点的人工神经网络技术逐渐成为时下语音识别新的研究方向。本文以神经网络中使用率最高的BP网络为模型，初步探索了其在语音识别领域中的应用。本文的
《基于BP神经网络的语音识别系统》-毕业论文（设计）.doc,洛阳师范学院2012届本科生毕业设计PAGEII2-摘要随着计算机技术与人工智能的快速发展与广泛应用，语音识别越来越受到人们的关注和重视。目前常见的语音识别技术主要包括，基于矢量...
上海海事大学神经网络和语音识别院系:物流工程学院课程名称:制造和物流决议支持系统学生姓名:学号:时间:目录TOC\o"1-3"\h\z\u一绪论31.1研究背景及意义31.2语音识别的国内外研究现状31.3研究内容4二语音识别技术52.1语音信号52.2语音信号的数学模型52.3语音识别系统结…
基于BP神经网络的语音识别技术.pdf,学海无涯上海海事大学神经网络与语音识别院系:物流工程学院课程名称:制造与物流决策支持系统学生姓名:学号:时间:1学海无涯目录一．绪论31.1研究背景及意义31.2语音识别的国内外研究现状31.3研究内容4二．
BP神经网络分类用训练好的BP神经网络分类语音特征信号测试数据，BP神经网络分类误差如图-0.5-1-1.5-2-2.5BP网络分类误差155-350100150200250300350400450500语音信号BP神经网络分类误差BP神经网络预测结果Fig.BPclassificationerror
基于BP神经网络的语音识别技术研究.陈元.【摘要】：语音识别技术应用前景广阔,因此得到了人们的较高关注。.目前语音识别研究广泛应用动态时间规整(DTW)技术和隐马尔可夫模型(HMM)技术,已经取得了较为成熟的理论基础。.由于语音不是一个简单的线性过程...
语音信号的情感识别也可以看作是模式识别的问题，研究者通常会提取很多语音特征作为情感特征，将提取的语音特征输入到分类器进行情感识别。论文重点研究了基于BP神经网络的语音情感识别。主要研究内容如下：（1）语音信号的前端处理。
4.2基于BP神经网络的语音增强系统384.3去噪BP神经网络的构建404.4语音信号的预处理414.5基于神经网络含噪语音的特征提取434.6时间规整网络的结构原理和算法444.745第五章回顾及展望52参考文献54致谢57附录:发表论文582009届硕士研究生学位
本论文从深度神经网络的模型结构出发,展开了较为系统和深入的研究,一方面对现有的模型进行优化,另一方面结合语音及语言信号的特性探究新的网络结构模型,从而提高基于深度神经网络的语音识别系统的性能和训练效率。首先,本文研究了基于前馈全连接深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNN)的语音...
1.背景介绍语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了3种技术，即自动语音识别（automaticspeech…
语音是一个复杂的非线性过程，因此基于非线性理论，具有自适应性、并行性、鲁棒性容错性和学习性等特点的人工神经网络技术逐渐成为时下语音识别新的研究方向。本文以神经网络中使用率最高的BP网络为模型，初步探索了其在语音识别领域中的应用。本文的
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