搜索资源列表
-
0下载：
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
-
-
0下载：
四类语音信号的BP神经网络识别：
四个特征信号矩阵合成一个矩阵，
根据BP网络输出找出语音数据属于哪类，
并求出判断正确率-BP neural network to identify four categories of speech signals MATLAB
-
-
0下载：
BP神经网络的数据分类———语音特征信号分类
本案例选取了民歌、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。-Data speech characteristic signal classification of BP neural network, selects the guzheng, folk, rock and pop four different types of music, the realization of the four types
-
-
0下载：
RNNLIB可以用来做语音识别、手写字符识别。由大牛Alex Graves编写，专门做RNN、LSTM的研究。他的主页是http://www.cs.toronto.edu/~graves/-RNNLIB is a recurrent neural network library for sequence labelling
problems, such as speech and handwriting recognition.
-
-
0下载：
BP神经网络的语音特征信号分类算法，采用归一化算法及变学习率学习算法-BP neural network speech characteristic signal classification algorithm, using a normalization algorithm and the learning algorithm learning rate change
-
-
0下载：
该案例使用BP神经网络对语音特征信号进行分类-This case classify speech characteristic signal using the BP neural network
-
-
0下载：
语音信号分类。
本案例针对四类语音信号，用BP神经网络的方法进行分类。-Speech signal classification.
This case for four types of speech signals, using BP neural network method for classification.
-
-
1下载：
BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
-
