基于ELM和PCA的汉语数字语音识别研究

发布时间：2017-09-06 02:42

  本文关键词：基于ELM和PCA的汉语数字语音识别研究

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【摘要】：针对传统BP网络在语音识别应用中存在训练时间长,容易陷入局部极小值等问题,建立了一种基于ELM的语音识别系统。ELM是一种快速的单隐层前馈神经网络(SLFN)训练算法,将该算法与单隐层BP网络进行实验比较。实验中对提取的特征矩阵采用主成分分析(PCA)算法进行降维,该算法有效地提取了语音信号的主要成分。实验结果表明:在训练时间上,ELM明显优于BP算法;在识别率上,ELM优于BP算法。
【作者单位】： 广西大学电气工程学院;
【关键词】： 语音识别 极限学习机 BP网络 单隐层前馈神经网络 主成分分析
【基金】：广西自然科学基金项目(2012GXNSFBA053144)
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言近年来,语音识别的研究已经成为一个热点,在很多领域都得到广泛应用,需要应用到人工智能、数字信号处理、模式识别、心理学、语言声学、认知科学等多种学科。作为一种新式的人机交互方式,语音识别的目的就是让机器明白人类语言,通俗讲就是让机器通过识别和理解把语音信号

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本文编号：801743