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基于神经网络的自学习非特定人语音识别研究下载
weixin_39820780
2019-05-11 02:30:18
基于神经网络的自学习非特定人语音识别研究
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//download.csdn.net/download/cwd2010/2161986?utm_source=bbsseo
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基于
神经网络
的数字识别,
神经网络
语音识别
原理
脉冲
神经网络
(SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工
神经网络
。第一代
神经网络
是感知器,它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代
神经网络
包括比较广泛,包括应用较多的BP
神经网络
。但是从本质来讲,这些
神经网络
都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded)。脉冲
神经网络
,其模拟神经元更加接近实际,除此之外,把时间信息的影响也考虑其中。
神经网络
语音识别
,
神经网络
语音合成
中间层至输出层的连接权vjt,j=1,2,...,p,t=1,2,...,p;HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型,将之看作一个数学上的双重随机过程:一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程,另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f(sj) j=1,2,...,p (4.5)(5)利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt,然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
深度
学习
语音识别
方法概述与分析
1
语音识别
方法
研究
现状 随着人机交互技术越来越受到人们的重视,而人通过语音与计算机进行交互是除了手动键盘输入之外最自然最基本的交互方式,所以也越来越引起
研究
人员的关注。
语音识别
方法即自动
语音识别
( automatic speech recognition,ASR) 技术,主要是完成语音到文字的转变,属于
非
特定
人
语音识别
。
语音识别
发展到现在,已经改变了人们生活的很多方面,从语音打字机、数据库检...
卷积
神经网络
在
语音识别
和音频处理中的应用
1.背景介绍
语音识别
和音频处理是人工智能领域中的重要
研究
方向,它们涉及到人类语音信号的处理、识别和生成。随着深度
学习
技术的发展,卷积
神经网络
(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在这些领域中的应用也逐渐崛起。CNN是一种深度
学习
模型,它在图像处理领域取得了显著的成功,并且在
语音识别
和音频处理领域也得到了广泛的应用。 本文将从以下几个方面进行阐述: 背景...
基于
神经网络
的人脸识别,
神经网络
实现人脸识别
机器
学习
(MachineLearning,ML)是人工智能的子领域,也是人工智能的核心。它囊括了几乎所有对世界影响最大的方法(包括深度
学习
)。机器
学习
理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动
学习
的算法。深度
学习
(DeepLearning,DL)属于机器
学习
的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式,是利用深度
神经网络
来解决特征表达的一种
学习
过程。深度
神经网络
本身并
非
是一个全新的概念,可理解为包含多个隐含层的
神经网络
结构。为了提高深层
神经网络
的训练效果,人们对神经元的连接方法以及激活函数等方面做出了调整。...
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