基于BP神经网络的非特定人语音识别算法

发布时间：2018-06-01 06:22

  本文选题：BP神经网络 + 非特定人　； 参考：《科学技术与工程》2017年31期

【摘要】：当前非特定人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法。介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值;利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型。将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证。结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。
[Abstract]:Most of the current speech recognition algorithms are only suitable for continuous speech, and the recognition accuracy and speed are low. Therefore, a new speech recognition algorithm based on BP neural network is proposed. In this paper, the standard BP neural network is introduced. Aiming at the disadvantage of its slow convergence speed, the network training can set the learning rate value by itself according to various stages by changing the adaptive learning rate. The corresponding improved BP neural network model is constructed by using variable learning rate. The improved BP neural network model is regarded as a recognizer for recognition of non-specific speech, and the speech to be recognized is input, so that the cumulative prediction residual error is minimized, and the speech recognition of independent person is realized. The improved model is applied to the verification of speech recognition. The results show that the proposed algorithm has higher recognition rate and faster recognition speed, which is not only suitable for continuous speech recognition, but also suitable for discontinuous speech recognition.
【作者单位】： 吉林化工学院信息与控制工程学院;吉林化工学院航空工程学院;
【分类号】：TN912.34;TP183

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本文编号：1963174