文献类型：期刊文章

作　　者：戚龙[1] 赵丹[2]

机构地区：[1]吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林132022 [2]吉林化工学院航空工程学院,吉林132022

出　　处：《科学技术与工程》

年　　份：2017

卷　　号：17

期　　号：31

起止页码：277-282

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：当前非特定人语音识别算法大多只适于连续语音,且识别精度和速度均较低。为此,提出一种新的基于BP神经网络的非特定人语音识别算法。介绍了标准BP神经网络,针对其收敛速度慢的弊端,通过变化的自适应学习速率,令网络训练针对各种阶段自行设置学习速率值;利用变学习速率构建对应的改进BP神经网络模型。将改进的BP神经网络模型看作识别非特定语音的识别器,输入待识别语音,令累计预测残差达到最小,实现非特定人语音识别。将改进模型应用于非特定人语音识别中进行验证。结果表明所提算法识别率更高、识别速度更快,不仅适于连续语音的识别,也适于不连续语音的识别。

关 键 词：BP神经网络 非特定人 语音 识别  

分 类 号：TP391.42]