一种RBF神经网络在语音识别中的应用
本文主要内容是建立一种基于RBF神经网络的语音识别系统,探讨RBF神经网络在语音识别中的应用.利用有序聚类算法对语音信号进行时间归整,构建一个RBF神经网络,采用自适应的方法确定网络隐节点的个数,用线性最小二乘法确定隐层到输出层的权值,用语音信号的LPCC参数的训练和识别.在Matlab中完成实验,语音信号的识别率达到85％,并且还有很大的提升空间.实验表明RBF神经网络在语音识别中有发展的前景.
径向基函数神经网络 语音识别 有序聚类
曾敏 胡桂明 蒋文艳
广西大学,电气工程学院,广西,南宁,530004
国内会议
南宁
中文
279-281
2006-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）