| 【中文题名】 | 基于RBF神经网络的语音识别研究 |
| 【英文题名】 | Speech Recognition Based on RBF Neural Network |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-12 |
| 【中关键词】 | 语音识别,径向基神经网络,竞争学习算法,梯度下降法,特征提取,删除策略 |
| 【英关键词】 | speech recognition,RBF neural network,competitive learning algorithm,gradient-descent,feature extraction,delete policy, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>电声技术和语音信号处理>语音信号处理>语音识别与设备 |
| 【论文摘要】 |
语音识别由于其重要的理论价值与广阔的应用前景,受到人们的广泛重视。到目前为止,语音识别研究大部分以线性系统理论为基础,随着研究的逐步深入,发现语音识别若要取得突破,必须引入非线性理论的方法。从20世纪80年代开始,随着人工神经网等非线性理论研究和应用的逐渐深入,将这些理论应用于语音识别成为可能。RBF(Radial Basis Function, RBF)神经网络为多层前馈式神经网络的学习提供了一种新颖而有效的手段,它的研究和应用在近年来得到了迅速的发展。
本文基于RBF神经网络,对语音识别的预处理、特征提取与识别算法等环节进行了计算验证,性能分析和结果评述。
基本的RBF神经网络是一种三层前馈网络,其收敛速度大大高于一般的BP网络,且网络拓扑可以在算法中确定。设计中存在的主要问题包括隐层神经元数、中心和半径的确定,以及网络权值的训练。本文采用的网络构建方法为:采用竞争算法和聚类算法相结合的混合算法动态选择隐层神经元数;用梯度下降法找出使代价函数最小的权值参数;从节省资源的角度出发,本文采用了Akaike的最终预报误差标准FPE删除那些对网络输出贡献较小的节点以取得网络精度与复杂度的... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-9 |
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第一章 绪论 |
9-14 |
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§1-1 语音识别的研究现状 |
9-10 |
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§1-2 神经网络的研究现状 |
10-11 |
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§1-3 基于神经网络的语音识别 |
11-13 |
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§1-4 本文主要研究内容 |
13-14 |
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第二章 语音识别的基本原理与技术 |
14-26 |
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§2-1 语音识别概述 |
14-16 |
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2-1-1 语音识别的定义 |
14 |
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2-1-2 语音识别的一般方法 |
14-15 |
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2-1-3 语音识别的问题和困难 |
15-16 |
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§2-2 语音信号预处理 |
16-21 |
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2-2-1 语音信号的预加重 |
17 |
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2-2-2 加窗分帧处理 |
17-18 |
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2-2-3 语音的端点检测 |
18-21 |
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§2-3 语音信号特征参数提取 |
21-25 |
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2-3-1 线性预测系数 |
21-23 |
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2-3-2 线性预测倒谱参数LPCC |
23-24 |
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2-3-3 Mel频率倒谱系数MFCC |
24-25 |
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§2-4 本章小结 |
25-26 |
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第三章 径向基神经网络 |
26-35 |
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§3-1 人工神经网络概述 |
26-28 |
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§3-2 径向基神经网络的基本原理 |
28-29 |
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§3-3 RBF网络与其它前馈网络性能特征的比较 |
29-30 |
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§3-4 RBF神经网络的学习方法 |
30-34 |
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3-4-1 随机选取固定中心 |
30-31 |
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3-4-2 中心的自组织选择 |
31-32 |
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3-4-3 中心的监督选择 |
32-33 |
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3-4-4 正则化严格插值法 |
33-34 |
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§3-5 本章小结 |
34-35 |
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第四章 基于RBF神经网络的语音识别方法 |
35-43 |
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§4-1 对隐层神经元的训练 |
36-37 |
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§4-2 对隐层到输出层权值的训练 |
37-39 |
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§4-3 用于语音识别的神经网络系统设计 |
39-42 |
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§4-4 本章小结 |
42-43 |
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第五章 仿真计算及结果分析 |
43-52 |
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§5-1 仿真实验原理 |
43-44 |
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§5-2 语音信号的预处理 |
44-46 |
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§5-3 语音的特征提取 |
46-47 |
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§5-4 RBF神经网络的仿真比较 |
47-50 |
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§5-5 观测噪声的影响 |
50-51 |
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§5-6 本章小结 |
51-52 |
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第六章 结论 |
52-53 |
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参考文献 |
53-56 |
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致谢 |
56-57 |
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攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
57 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389141 |
