基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語語音識別研究.pdf

1、語音識別是一個復(fù)雜的非線性過程，基于線性系統(tǒng)理論的語音識別方法如隱馬爾可夫模型(HMM)等技術(shù)的局限性逐漸凸現(xiàn)。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性理論研究和應(yīng)用的逐漸深入，基于ANN的語音識別方法，逐漸成為研究的焦點。 本文主要就前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的原理及其在語音識別中的應(yīng)用進行如下研究： 1、如何有效的提取語音信號特征關(guān)于該問題首先從如何有效的檢測語音信號的起止點進行研究，分析討論了傳統(tǒng)端點檢測方法的優(yōu)缺點，并對其進行

2、了改進；然后，本文在研究基于線性預(yù)測倒譜和非線性MEL刻度倒譜特征的基礎(chǔ)上，研究了LPCC和。MFCC參數(shù)提取的算法原理及提取算法，并推導(dǎo)了一階差分倒譜特征參數(shù)的提取算法。 2、關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應(yīng)用主要研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，分析討論了標準：BP算法的優(yōu)缺點及改進方法，并對傳統(tǒng)的變學(xué)習(xí)率方法進行了改進。 3、關(guān)于遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用主要探討了用遺傳算法來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)及權(quán)值的問題。該部分介紹