基于LM算法的神经网络语音识别

被引：9

作者：

葛玲

贾志成

夏克文

王霞

机构：

[1] 河北工业大学信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2006年 / 14期

关键词：

神经网络; 语音识别; 标准BP算法; Levenberg-Marquardt算法; 黄金分割优选法;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2006.14.007

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN912.34 [语音识别与设备];

学科分类号：

摘要：

由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优越于标准BP算法。

引用

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