神经网络在汉语语音识别中的应用

论述了基于神经网络模型的特定人汉语语音识别,并建立了一基于３层ＢＰ神经网络的汉语语音识别系统,对汉语１０个数字（１￣１０）进行识别实验,获得了较满意的识别结果。     

一种面向语音识别的新型神经网络

提出了一种新型神经网络模型,描述了该网络的工作原理和训练方法以及识别算法。为克服神经网络对时序信号建模能力差的缺点,引入了非线性分段处理和代表帧特征提取方法。最后介绍了根据这一模型所设计的一个汉语语音识别系统,试验表明该网络在汉语语音识别方面具有较大的潜力。     

一种新型汉语语音声韵母切分方法

提出了一种基于模糊神经网络的汉语语音声韵母切分方法。该网络的输入采用了时间相依序列的并置输入形式，它的模糊层的输出值在〔０，１〕之间，提供了输入矢量对应的类别的信息，将单音节输入矢量分为噪声，声母和韵母三段，完成了音节的定位和声韵母切分。     

多项式前向神经网络

提出了一种新型的前向神经网络模型-多项式神经网络。该网络具有三层结构,隐层、输出层神经元激活函数分别为：f(x)=x^p和线性函数,网络隐层-输出层的权值采取最速下降法学习,输入层-隐层的权值采用遗传算法进行学习;网络学习时,其误差函数单调递减,学习算法具有较好的收敛性;该网络能逼近任意的连续函数,且具有较好的稳定性,应用实例表明该网络的性能是优良的。     

汉语数码语音识别中一种新的抗噪声特征参数

为了提高中小词汇量语音识别系统在噪声环境下的识别性能,以10个汉语数码语音为对象,利用汉语数码语音信号区别于噪声信号的准周期特性,提出了一种汉语数码语音频谱包络峰值特性的提取方法,首先用基频对语音频谱采样得到由谐波值构成的包络以提高信噪比,然后再对所得包络进行峰值提取得到汉语数码语音的峰值特征。实验结果表明,在信噪比大于5dB时,用该方法得到的峰值特征具有一定的抗噪性。     

一种时间规整算法在神经网络语音识别中的应用

提出一种新的网络结构,这种网络能够很好地解决神经网络语音识别中的时间规整问题。该网络从输入语音信号的特征矢量序列中提取一组固定数目的特征矢量,然后将这组特征矢量馈入神经网络分类器进行识别。和其他的神经网络语音识别方法相比较,用这种网络进行前端处理,可以缩短后端神经网络分类器的训练和识别时间,简化分类器的网络结构并保持较高的识别率。     

基于控件技术的前向神经网络实现研究

在分析前向神经网络应用特点的基础上，将其与ＡｃｔｉｖｅＸ技术相结合，提出了一种基于控件技术的前向神经网络体系结构，并用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＾＋＋的ＭＦＣ给出了该系统结构的实现方案。该方案具有实现简单，使用方便，宜于扩充，移植性强，界面友好等优点。     

前向神经网络实现的插值算法

Matlab提供的调用函数在实现函数插值时,其思路是定义目标指数并用其负梯度方向作为网络权值和偏置的调整依据。网络在使用前需输入大量样本数据,占用相当多的时间来训练之。提出以前向神经网络(FNN)结构构建一种定权值的网络,其网络层间权值依据插值函数的特点可预先设定,隐层数及隐层神经元节点个数则根据问题的要求予以确定。该网络无需训练,通过一次运算得出结果。仿真结果显示:该网络实现的插值函数可得到比较满意的结果。     

Chinese Speech Recognition Model Based on Activation of the State Feedback Neural Network

IntroductionIn recentyears,speech recognition has made greatprogress.Commercial systems such as Via Voice( IBM Company) and Naturally Speaking 1 .0( Dragon System Company ) lead the field.Although the recognition ratio has greatlyimproved,many issues still need further research,such as,real- time in processing,systemcomplexity[4 6] ,very large scale integrated circuit( VLSI) implementation,etc.Among these issues,the implementation in VLSI is the most criticalchallenge for wide use of s…     

基于混沌神经网络的语音识别方法

基于语音信号的时变特性,研究了神经网络语音识别的方法．把混沌特性引入到神经元,构造了一种新的多层混沌神经网络结构,同时推导了相应的学习算法．把这种混沌神经网络用于语音识别,并与常用的神经网络语音识别方法作了比较．实验结果表明,混沌神经网络方法的平均识别率要高于同等条件下常用神经网络方法的识别率．     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

基于覆盖的神经网络集成在语音识别中的应用

神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络的结论进行合成,从而得到最终结果.集成可以显著的提高学习系统的泛化能力.讨论了基于覆盖思想而设计的神经网络集成方法,并将其应用于汉语孤立数码语音识别系统中,通过在集成过程中加入基于覆盖思想的控制算法降低系统的泛化误差,从而使系统的识别效果有了进一步的提高.     

BP人工神经元网络与汉语语音的音节切分

提出了一种基于ＢＰ人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法．计算机模拟结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割，且分割精度远大于传统算法所能获得的精度．     

基于ART神经网络的汉字识别

针对汉字的多样性和相似性不同于西方字母,识别相对困难的问题,提出了基于ART神经网络的汉字识别方法．在识别前,利用OpenCV（开源计算机视觉库）将汉字进行图像处理,为后续识别提供输入数据;然后经ART神经网络对输入数据进行训练识别．采用8组相似度较高的汉字作为样本进行实验,证明了方法的有效性．     

基于神经网络的手写电气元件符号识别系统

神经网络模式识别在现代数字图像处理中的应用,是数字图像处理技术的一次革 命．以神经网络模式识别技术在电气元件符号图形识别中的应用为对象,着重于手写电气元 件符号自动识别系统的研究,介绍了整个系统的结构和功能,给出了相应的数据流图和主要数 据结构,提出了一种基于神经网络的模式识别方法,并对系统的实际应用作了验证,为进一步 的研究奠定了基础．     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

基于模板自适应细胞神经网络的图像处理及识别

本文介绍了一种适合于并行计算机的模型——细胞神经网络,它是神经网络的一种特殊形式,具有神经网络的识别、智能和联想能力．具体介绍了利用细胞神经网络（ＣＮＮ）实现二值图像和灰度图像边缘检测,详细分析了ＣＮＮ设计过程并作改进,引入了模板权值自适应的ＣＮＮ及其设计方法,并给出了仿真结果．     

神经网络与DTW两种识别方法的比较

在非特定人小字表场合下,比较了人工神经网络方法(ANN),动态规划方法(DTW)以及直接比较方法(DC).对汉语10个孤立数字测试结果表明:用多遍样本进行训练时,训练时间ANN至少是DTW的100倍,DTW是DC的5倍以上;识别速度ANN比DC快300倍,DC比DTW快5倍;存储量ANN比DTW和DC需要的都少;识别率ANN比DTW高2.3％,DTW比DC高6.7％;用单遍样本训练时,DTW比DC高3.6％,DC比ANN高8.1％.说明在小字表情况下ANN的总体性能优于DTW,DTW优于DC。