【摘 要】
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由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处
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由于语音识别中采用标准BP算法存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,提出一种基于稳定、快速的Leve-nberg-Marquardt算法的神经网络语音识别方法,主要包括语音信号预处理、特征提取、网络结构优化设计、网络学习训练和语音识别等过程。其中网络隐含层节点数的选取采用黄金分割优选法。试验仿真表明,LM算法明显提高了网络训练速度,减少了训练时间,其效果优越于标准BP算法。
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