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基于MATLAB的反向传播神经网络自动语音识别

文摘

语音界面计算机是下一个重大步骤,技术需要为普通用户。自动语音识别(ASR)将发挥重要作用的技术。有许多语音识别的应用如在飞机直接语音输入、数据输入、语音处理、语音用户界面如语音拨号。ASR系统可以分为两个不同的部分,即特征提取和特征识别。在本文中,我们提出基于MATLAB使用反向传播神经网络对ASR特征识别。本研究的目的是探讨如何采用神经网络识别isolated-word演讲作为替代传统的方法。这里开发的通用技术可以进一步扩展到其他应用程序,如声纳目标识别,导弹跟踪和水声信号的分类。利用bp神经网络算法使用输入训练样本和各自的期望输出值学会识别特定模式,通过修改节点的激活值和权重的链接连接节点。这样的训练网络后用于ASR系统的特征识别。

Siddhant c . Joshi A.N.Cheeran博士

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