本文關(guān)鍵詞：基于ELM和PCA的漢語數(shù)字語音識別研究

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【摘要】：針對傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)在語音識別應(yīng)用中存在訓(xùn)練時間長,容易陷入局部極小值等問題,建立了一種基于ELM的語音識別系統(tǒng)。ELM是一種快速的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFN)訓(xùn)練算法,將該算法與單隱層BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實驗比較。實驗中對提取的特征矩陣采用主成分分析(PCA)算法進(jìn)行降維,該算法有效地提取了語音信號的主要成分。實驗結(jié)果表明:在訓(xùn)練時間上,ELM明顯優(yōu)于BP算法;在識別率上,ELM優(yōu)于BP算法。
【作者單位】： 廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語音識別 極限學(xué)習(xí)機(jī) BP網(wǎng)絡(luò) 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項目(2012GXNSFBA053144)
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 1引言近年來,語音識別的研究已經(jīng)成為一個熱點,在很多領(lǐng)域都得到廣泛應(yīng)用,需要應(yīng)用到人工智能、數(shù)字信號處理、模式識別、心理學(xué)、語言聲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多種學(xué)科。作為一種新式的人機(jī)交互方式,語音識別的目的就是讓機(jī)器明白人類語言,通俗講就是讓機(jī)器通過識別和理解把語音信號

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