基于BP神经网络的非特定人语音识别算法

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.

关键词：BP神经网络、非特定人、语音、识别

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：277-282