基于改进的RBF神经网络的语音识别

摘要：

提出了一种基于改进的RBF神经网络的语音识别方法。改进的RBF神经网络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,用Akaike的FPE标准删除对网络输出贡献较小的节点。对语音库样本识别结果显示,此方法在识别率和识别速度方面有很好的效果。

关键词： 语音识别 RBF神经网络 竞争算法 FPE标准

作者: 王霞 郑肖霞 夏克文

作者单位: 河北工业大学信息工程学院 天津 300130

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十二届全国青年学术年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 149-151,154

在线出版日期: 2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）