神经网络与HMM构成混合网络在语音识别中应用研究_李苇营.pdf

基于HMM和人工神经网络混合模型的汉语语音情感识别.pptx 基于HMM和人工神经网络混合模型的汉语语音情感识别汇报人：2024-01-14 CONTENTS引言HMM和人工神经网络混合模型理论基础汉语语音情感识别数据集准备与预处理基于HMM和人工神经网络混合模型构建与训练实验结果分析与讨论总结与展望引言01 语音情感识别的重要性语音情感识别是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过分析和理解人类语音中的情感信息来实现更加智能的人机交互。HMM和人工神经网络在语音情感识别中的应用隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）是两种常用的语音情感识别方法，它们能够分别提取语音信号中的时序特征和深层特征，为情感识别提供了有效的手段。混合模型的优势将HMM

2024-06-30 约3.82千字 27页立即下载

卷积神经网络在语音识别中的应用.docx 第3卷第6期2014 年 11月网络新媒体技术Vol. 3 No.6Nov.2014卷积神经网络在语音识别中的应用*张晴晴刘勇王智超潘接林颜永红( 中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室北京 100190)摘要: 研究了使用卷积神经网络构造模式分类器，并用于连续语音识别的研究。CNNs相比于广泛使用于语音识别中的深层神经网络(DeepNeuralNetwork，DNNs)，能在保证性能的同时，大大压缩模型的尺寸。在标准语音识别库TIMIT上的实验结果证明，相比传统 DNN 模型，CNN 模型的识别性能更好，同时其模型规模和计算量都有明显降低。关键词:卷积神经网络，连续

2017-12-19 约5.77千字 4页立即下载

基于深度神经网络的语音识别模型研究共3.docx PAGE 1- 基于深度神经网络的语音识别模型研究共3 第一章深度学习与语音识别概述 (1)深度学习作为一种重要的机器学习技术，近年来在各个领域都取得了显著的成果。特别是在语音识别领域，深度学习技术的应用极大地推动了语音识别技术的发展。语音识别是指将人类的语音信号转换为文本信息的过程，这一过程涉及到信号处理、模式识别等多个学科。随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的语音识别模型逐渐成为研究的热点。 (2)深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络结构，它能够有效地学习数据的复杂特征。在语音识别领域，深度神经网络通过多层非线性变换，能够从原始

2025-01-18 约3.01千字 6页立即下载

基于神经网络语音识别技术的研究.ppt 1 语音识别基础目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分： (a)语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。 (b)声学模型与模式匹配(识别算法)：声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型(模式)进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小(字发音模型、半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小、系统识别率，以

2018-08-15 约6.09千字 65页立即下载

基于卷积神经网络的语音识别技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的语音识别技术研究第一章引言 (1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，逐渐成为人工智能领域的研究热点。近年来，语音识别技术的应用范围不断扩大，从传统的电话语音识别到智能音箱、智能家居、智能客服等领域，语音识别技术都发挥着至关重要的作用。根据市场调研数据显示，全球语音识别市场规模预计将在2025年达到200亿美元，年复合增长率超过20%。这一趋势表明，语音识别技术的研究与应用具有巨大的市场潜力和发展前景。 (2)在语音识别技术的研究中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）因其强大的特征提取和模式识

2025-01-19 约3.71千字 7页立即下载

神经网络语音识别研究及进展.pdf 维普资讯／一 A摘要论述了在语音识别中听觉神经网络模型、 BP同络、时延神经同络、自组织影射、学习矢量量化和神经I$,0．1N 络的优缺点及神经网络语音识别的发展动态

2017-05-23 约1.99万字 6页立即下载

基于神经网络的语音识别鲁棒性研究.pdf 基础及前沿研究中国科技信息2008年第5期基于神经网络的 语音识别鲁棒性研究朱海涛山东省东营市东营职业学院 257091 摘要 1.研究背景和意义些在实验环境下未曾考虑到的问题。方 语音识别技术已经取得令人鼓舞的成就，市言和口音、背景噪音和口语就是语音识场上也出现了许多相对成熟的语音识别产 语音识别以语音为研究对象，它是语别在实际应用中遇到的三

2015-09-06 约4.85千字 2页立即下载

神经网络在油气层识别中的应用研究的开题报告.docx 神经网络在油气层识别中的应用研究的开题报告一、选题背景及意义油气层识别是油气勘探中的重要环节，其质量直接关系到勘探效果的好坏。传统的油气层识别方法多是利用地球物理勘探手段进行，但其存在较大的局限性，如对非规则结构的岩石体识别能力较弱，对储层疏松度的判断能力较差等。而神经网络方法能够针对问题的特点进行适应性优化，大大提高了识别的准确性和效率，因此将神经网络方法应用于油气层识别，具有重要的科学研究和现实应用价值。二、研究内容和目标本课题拟采用基于BP神经网络的油气层识别方法，综合利用地球物理勘探数据和钻井取芯数据，构建包含多个隐含层的BP神经网络模型，实现对油气层的快速、准确识别。具体研究

2023-08-16 约小于1千字 2页立即下载

2025-03-06 约3.19万字 45页立即下载

小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究.pdf 第 l3卷第5期哈尔滨理工大学学报 V01．13 No．5 2(~J8年 10月 J0URNALHARBIN UNIV．S(：I．＆ TECH． Oct．，2008 ： ==：=：========：=========== 小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究何春香，刘泊 (哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，

2017-07-10 约1.07万字 4页立即下载

神经网络在荷载识别中的应用研究.pdf 第八届全国振动理论及应用学术会议论文集，上海，2003 年 11 月 神经网络在荷载识别中的应用罗志玉, 程纬,孙利民 (同济大学桥梁工程系,上海,200092) 摘要：基于欧拉梁模型，研究了用神经网络进行桥梁荷载识别的理论与方法，通过系统的输入和输出,建立系统的仿真模型来进行荷载识别。主要分析了网络输入数据类型对于荷载识别参数的敏感性和样本数的差异对

2017-12-21 约1.85万字 9页立即下载

基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析.docx 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析 SpeechRecognitionandAnalysisBasedonSpectralGraphandConvolutionalNeuralNetwork 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析摘要随着时代的发展，语音识别技术也在各个领域取得了重大的突破，各种各样的识别办法应运而生，为机器能够准确分辨各种声音提供运算基础。此外，相关人员还为此设计并制作了包含各种语种的庞大的语言数据库，为人们学习语音识别提供语音识别素材。不过，这些技术大都是以声音本身的特性为基础，通过提取该声

2024-12-11 约2.18万字 30页立即下载

为什么深度神经网络适合语音识别.pdf Why Deep Neural Network Works for Speech Recognition? Hui Jiang Department of Electrical Engineering and Computer Science Lassonde School of Engineering, York University, CANADA Joint work with Y. Bao, J. Pan, O. Abdel-Hamid Ou

2017-09-20 约1.45万字 34页立即下载

基于神经网络的语音信号识别.doc 毕业设计（论文）开题报告附表二课题名称基于神经网络的语音信号识别学生姓名崔楠楠学号 20102460304 专业班级通信工程、三班选题的目的意义随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处

2017-03-24 约3.25千字 4页立即下载

一类基于概率神经网络的语音识别模型.pdf

2018-08-05 约小于1千字 8页立即下载