原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
语音识别面对不同类型对象,传统的线性系统处理复杂度高的非特定语音准确率较低,提出一种基于优化神经网络的家电控制语音识别方法,将非特定的语音时域波形的分形维数作为神经网络的语音识别的特征参数,结合传统的语音特征参数构造语音识别的神经网络模型,在模型构造过程中使用粒子群优化的方法将神经网络的权重系数进行动态调整,防止优化模型陷入局部最小,实验证明,这种算法实现的家电控制的语音识别准确率高达92%,较传统的线性系统准确率提高了20%,具有很强的实用价值.
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文献信息
篇名 基于动态优化神经网络的非确定语音识别研究
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 语音识别 优化神经网络 分形维数 粒子群优化
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目 算法、设计与应用
研究方向 页码范围 1996-1998
页数 3页 分类号 TP397
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姬莉霞 武汉理工大学信息工程学院 26 272 9.0 15.0
3 马建红 武汉理工大学信息工程学院 30 152 7.0 11.0
5 张晗 郑州大学软件技术学院 20 28 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
优化神经网络
分形维数
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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