检索结果-内蒙古大学图书馆

第四届全国人机语音通讯学术会议

作者：欧阳玉飞陈光发第二炮兵工程学院研究生队第二炮兵工程学院研究生队

本文讨论一种新的NN/HMM混合连接方法,神经网络采用自组织的学习算法,用作矢量量化器,对码本进行优化处理,HMM用于模型的建立和识别,二者均采用基于信息论的学习准则,将这方法运用于一个非特定人的短语识别系统,实验表明效果良好,训练... 详细信息

本文讨论一种新的NN/HMM混合连接方法,神经网络采用自组织的学习算法,用作矢量量化器,对码本进行优化处理,HMM用于模型的建立和识别,二者均采用基于信息论的学习准则,将这方法运用于一个非特定人的短语识别系统,实验表明效果良好,训练集的首选识别率为99％以上。

关键词：神经网络信息熵自组织学习语音识别隐马尔可夫模型

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一种使用非限定词句的话者识别的系统

一种使用非限定词句的话者识别的系统

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第三届全国人机语音通讯学术会议

作者：闫宝杰高文哈尔滨工业大学计算机科学系哈尔滨工业大学计算机科学系

本文提出了一种基于VQ和NN自动话者识别的方法。该方法在训练中首先利用短时能量和过零率的多级门限及AMDF等方法筛选出有利于话者识别的帧,然后分别用LPC、LPC cep、LPC cep delta、MFCC、PLP和RASTA-PLP等特征参数提取话者特征分项码... 详细信息

本文提出了一种基于VQ和NN自动话者识别的方法。该方法在训练中首先利用短时能量和过零率的多级门限及AMDF等方法筛选出有利于话者识别的帧,然后分别用LPC、LPC cep、LPC cep delta、MFCC、PLP和RASTA-PLP等特征参数提取话者特征分项码本集。并基于这六种码本集,在识别过程中利用基于向量量化(VQ)的方法做为第一级识别(粗识别),用神经网络(NN)方法做为第二级识别(精识别)。实验表明该方法是一种有效的且具有实时特性的话者识别方法。

关键词：话者识别向量量化神经网络

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探讨并行工程在企业中的实施

探讨并行工程在企业中的实施

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全国第二届计算机辅助生产管理学术会议

作者：刘慧许建育夏旦大学上海汽车工业供销公司

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神经网络与信号处理学术界的一次盛会

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数据采集与处理 1992年第1期 77-78页

作者：仰之

由中国科协电联神经网络委员会(筹)主办的《中国神经网络1991学术大会》和由中国电子学会电路与系统学会、信号处理学会、生物医学电子学学会主办的《第二届全国神经网络-信号处理学术会议》的联合会议于1991年12月3日至6日在南京东南... 详细信息

由中国科协电联神经网络委员会(筹)主办的《中国神经网络1991学术大会》和由中国电子学会电路与系统学会、信号处理学会、生物医学电子学学会主办的《第二届全国神经网络-信号处理学术会议》的联合会议于1991年12月3日至6日在南京东南大学举行。与会代表三百五十余

关键词：神经网络委员会计算机网络信号处理徐秉铮

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训练数据量不足怎么办

训练数据量不足怎么办

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：郭进清华大学电子工程系

词串文法(N-gram)在应用中有训练数据量不足问题。本文简要地介绍了三类缓解该问题的可能的改进方法的基本思路。它们是:用神经网络作非线性综合(平滑),用语言知识改善文法结构和用分类树求最优词分类。

关键词：串文法改进方法数据量分类树神经网络

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神经网络在汉语自动分词中的应用

神经网络在汉语自动分词中的应用

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：贺前华徐秉铮华南理工大学无线电与自动控制研究所华南理工大学无线电与自动控制研究所

本文在分析汉语特征的基础上提出了一个实现汉语分词的神经网络模型。详细论述了该模型实现汉语分词的可行性及工作原理。为解决汉语自动分词这一汉语信息处理的“瓶颈”提供一个新途径。

关键词：汉语自动分词神经网络歧义字段汉语分词歧义切分神经网络模型

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神经网预测器在汉语语音识别中的应用

神经网预测器在汉语语音识别中的应用

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：肖熙王作英清华大学电子工程系清华大学电子工程系

本论提出了利用一种新的神经网预测器模型进行汉语语音识别的方法, 网络结构简单．灵活;易于用BP和DP算法进行训练．文中给出了利用此模型进行特定人汉语孤立字语音的识别结果．

关键词：预测器神经网汉语语音识别

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一种用于语音识别的神经网络

一种用于语音识别的神经网络

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：刘丰姜建新程俊易克初西安电子科技大学106室西安电子科技大学106室西安电子科技大学106室西安电子科技大学106室

神经网络理论近年来已经有了很大发展,计算量与稳定性(收敛性)仍有待解决。鉴于这两点,本文构造了一种基于子网的神经网络模型(SNN),并给出了相应的训练算法。网络与多层感知器(MLP)相比,降低了网络复杂度,大大减少了计算量,加快了收敛... 详细信息

神经网络理论近年来已经有了很大发展,计算量与稳定性(收敛性)仍有待解决。鉴于这两点,本文构造了一种基于子网的神经网络模型(SNN),并给出了相应的训练算法。网络与多层感知器(MLP)相比,降低了网络复杂度,大大减少了计算量,加快了收敛速度。该网络由许多子网组成,各子网相对独立,分别对应一个模式,每个子网分别训练, 易于在PC机上实现。文中用该网络做十个汉语韵母语音识别,验证了上述结论．由外,该方法利于多层次策进行最终判别。

关键词：神经网络神经网络模型收敛速度隐节点

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关于听觉模型研究的现状与动态

关于听觉模型研究的现状与动态

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：方棣棠刘惠华清华大学清华大学

本文综述了听觉模型研究的意义、任务、发展历史和现状,简要介绍了作为听觉模型研究基础的听觉系统神经生理学方面的进展,并通过几个具体例子说明了听觉模型的构成原理及其在语音识别方面的应用．

关键词：听觉模型听觉系统听觉神经纤维

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语音识别的多层Gamma网络方法

语音识别的多层Gamma网络方法

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第二届全国人机语音通讯学术会议

作者：吴建雄陶晔上海交通大学图象研究所上海交通大学图象研究所

本文讨论用Gamma神经元构成多层前馈网络进行语音识别的方法．Gamma神经元能通过非常简单的网络结构逼近复杂的时变连接强度,特别是它的延时参数能通过自适应学习来确定,因而适合用于语音识别．文中给出了多层Gamma网络的学习算法,并讨... 详细信息

本文讨论用Gamma神经元构成多层前馈网络进行语音识别的方法．Gamma神经元能通过非常简单的网络结构逼近复杂的时变连接强度,特别是它的延时参数能通过自适应学习来确定,因而适合用于语音识别．文中给出了多层Gamma网络的学习算法,并讨论了音素识别的实验结果．

关键词： Gamma 音素识别网络方法

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