基于ELM和PCA的汉语数字语音识别研究

摘要：

针对传统BP网络在语音识别应用中存在训练时间长,容易陷入局部极小值等问题,建立了一种基于ELM的语音识别系统.ELM是一种快速的单隐层前馈神经网络(SLFN)训练算法,将该算法与单隐层BP网络进行实验比较.实验中对提取的特征矩阵采用主成分分析(PCA)算法进行降维,该算法有效地提取了语音信号的主要成分.实验结果表明:在训练时间上,ELM明显优于BP算法;在识别率上,ELM优于BP算法.

关键词：语音识别、极限学习机、BP网络、单隐层前馈神经网络、主成分分析

所属期刊栏目：39

分类号：TN912.3

资助基金：广西自然科学基金项目2012GXNSFBA053144

在线出版日期：2015-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：49-53