基于Sigmoid学习率BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

摘要：

本课题基于非特定人语音识别的原理和过程,结合BP神经网络的建模理论及特点,主要研究了BP神经网络模型在语音模式识别中的应用问题.同时针对标准BP神经网络训练收敛速度慢及容易陷入局部最小的缺点,提出了Sigmoid学习率BP神经网络训练算法,并通过仿真计算,得出在非特定人语音识别应用方面Sigmoid学习率BP神经网络算法的收敛速度要优于标准BP神经网络算法且识别率更高.

关键词：BP神经网络、学习率、语音识别

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：200-202