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一种简单有效的基于动态时变语音识别源码
对于大多数研究者来说,寻找能够匹配二重时间序列信号的最佳途径是很重要的,因为它有许多重要的应用需求.DTW是实现这项工作的显著技术,尤其在语音识别技术领域,在这里一个测试信号被按照参照模板拉伸或压缩,
,Searching for the best path that matches two time-series signals is the main task for many researchers, because of its importa
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用BP神经网络对孤立词语音识别Matlab语音仿真过程,BP neural network used for isolated word speech recognition voice Matlab simulation
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基于神经网络的语音识别技术研究
基于神经网络的语音识别技术研究-Neural Network Based Speech Recognition Technology based on neural network speech recognition technology research
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neural network speech recognition.
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基于模糊神经网络的语音识别，输入为测试变量，一直应该是神经网络的各个权值。-Based on fuzzy neural network speech recognition, input for the test variables, neural network should have all the right values.
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基于RBF神经网络的语音识别方法的应用研究-RBF neural network-based speech recognition methods applied research
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Using Radial Basis Probabilistic Neural Network for Speech Recognition
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It s a neural segreatory that recognize people and speech with these. If a people is not recognized Rubycon ask to create a training with thi new people for a next recognition.
Rubycon use the Microsoft Speech sdk, gann neural network and other lib
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Speech Recognition with TDNN(Time delay neural network)
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Automatic Speech Recognition with Neural Network
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bp神经网络在语音识别中的应用，同时利用Matlab进行仿真得到结果-bp neural network in speech recognition applications, while the results obtained using Matlab simulation
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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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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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基于BP神经网络的语音情感识别系统
神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发,并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。-Based on the BP neural network speech emotion recognition system
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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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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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基于带动量项的BP神经网络语音识别，可作为练习的参考-speech recognition based on BP neural network
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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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程序中选取了民歌、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。(The program selected folk songs, zither, rock and popular four different music, with BP neural network to achieve the effective classification of these four types of music.)
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