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RBF神经网络用语语音识别， 自己写的程序！-RBF neural network language speech recognition, write their own procedures.
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小波神经网络用语孤立词语音识别，自己做的程序，-wavelet neural network terminology isolated Speech Recognition, their own procedures,
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《Neural Networks for Text-to-Speech Phoneme Recognition》This paper presents two different artificial neural network approaches for phoneme recognition for text-to-speech applications: Staged Backpropagation Neural Networks and Self-Organizing Maps.
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这是有关非线性在语音预测编码、识别等方面的应用，还有神经网络方法在语音预测编码、语音增强、识别等方面的应用，相当有用哦！-This is the non-linear prediction in speech coding, recognition and other applications, as well as neural network prediction in speech coding, speech enhancement, recognition and other appl
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regerding speech recognition using neural network
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bp神经网络的程序代码，可以应用于语音识别，图像识别等
-bp neural network code, can be applied to speech recognition, image recognition, etc.
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基于人工神经网络的语音识别，运用了从语音中提取出的LPC参数与人工神经网络结合进行识别，使用matlab调试-Artificial neural network based speech recognition, the use of speech extracted from the LPC parameters and artificial neural network to identify, debug using matlab
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Isolated speech recognition using FFT for features extraction and Artificial Neural Network with Back Propagation for classificassion and recognition.
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神经网络的 语音识别 初学者可以看看
希望对大家有帮助-Speech recognition neural network can look at beginners
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关于人工神经网络算法在语音识别中应用的一系列文章-a series of articles about the artificial neural network algorithm applied in speech recognition
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基于bp神经网络的孤立词识别，有训练好的鼓励词，是语音识别的基础。-Isolated word recognition based on bp neural network trained to encourage word speech recognition.
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汉语语音情感识别的研究。可以借鉴一下，与程序很好用-基于神经网络的汉语语音情感识别的研究。很好的描述了人工神经网络的方面-Neural Network Based Speech Emotion Recognition in Chinese studies. Good descr iption of the artificial neural network connection
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基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
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就目前三种主流的语音识别算法：动态时间规(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)。分析它们的原理、特点及实现过程，对 DTW 的语音识别进行实验，通过对比分析三种算法的特点，结合本文研究的实际情况，选择 DTW 作为研究的重点，提出利用遗传算法对其进行改进。
-The three mainstream speech recognition algorithms: Dynamic Time Regulations (DTW), hidden Markov model (HM
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基于神经网络的语言情感识别系统，可以识别人讲话时是喜，怒，高兴还是平静，具有较高的识别率。-The language of emotion recognition system based on neural network can recognize human speech is happy, angry, happy or calm, has a high recognition rate.
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本程序能改实现语音识别，是基于神经网络的语音识别-Program to achieve the BP neural network-based speech recognition, contains the original data
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通过神经网络实现语音的信号分类识别。BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-Through the neural network to achieve the classification and recognition of speech signals. BP neural network data classification- voice feature signal classification
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调信息在汉语语音识别中具有非常重要的意义。采用支持向量机对连续汉语连续语音进行声调识别实
验，首先采用基于Teager能量算子和过零率的两级判别策略对连续语音进行浊音段提取，然后建立了适合于支持向
量机分类模型的等维声调特征向量。使用6个二类SVM模型对非特定人汉语普通话的4种声调进行分类识别，与
BP神经网络相比，支持向量杌具有更高的识别率。-Tone is an essential component for word formation in Chinese languages
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一个简易的基于概率神经网络的语音识别与训练系统-A simple probabilistic neural network-based speech recognition and training systems
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基于BP网络的语言识别，选取民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。-Speech recognition based on BP network, songs, zither, four different types of rock and pop music, with BP neural network classification of these four types of music valid.
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