【摘 要】
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输入语音信号中声音的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络大量学习实现,但基于误差反向传播的前馈神经网络(BP神经网络)标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高。采用
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输入语音信号中声音的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络大量学习实现,但基于误差反向传播的前馈神经网络(BP神经网络)标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高。采用一种快速稳定的Levenberg-Marquardt算法进行语音识别,通过对语音信号的预处理、特征提取和网络结果优化,建立了网络训练样本集,用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明,该算法优于传统的BP算法,具有更好的收敛性。
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