基于RBF神经网络的抗噪语音识别

• 作者: 侯雪梅 张雪英 白静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 RBF神经网络 聚类算法 全监督算法
• 年，卷（期）: 2007,（22）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: TN912
• 字数: 3101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.22.009

摘要

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用RBF神经网络具有最佳逼近性能、训练速度快等特性,分别采用聚类和全监督训练算法,实现了基于RBF神经网络的抗噪语音识别系统.聚类算法的隐合层训练采用K一均值聚类算法,输出层的学习采用线性最小二乘法;全监督算法中所有参数的调整基于梯度下降法,它是一种有监督学习算法,能够选出性能优良的参数.实验表明,在不同的信噪比下,全监督算法较之聚类算法有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	白静	太原理工大学信息工程学院	39	197	8.0	11.0
3	侯雪梅	太原理工大学信息工程学院	3	34	3.0	3.0