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搜索资源 - neural network speech
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bp神经网络实现数据分类——基于语音信号的特征分类-bp neural network data classification- classification based on the characteristics of the speech signal
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上传的主要是一些用MATLAB做语音处理和神经网络的的源代码 适合初学者用-Upload mainly speech processing and neural network using MATLAB source code suitable for beginners
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利用BP神经网络对语音进行分类，给了分类的方法，利用此程序也可以对其他进行分类-BP neural network to classify the speech, gave classification methods, the use of this procedure can also be classified to other
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一个简易的基于概率神经网络的语音识别与训练系统-A simple probabilistic neural network-based speech recognition and training systems
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matlab开发环境下的BP神经网络处理语音识别问题，可执行-matlab development environment BP neural network processing speech recognition problem, executable
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BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- speech feature signal classification
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基于ANN人工神经网络在语音识别上的应用-Application of ANN artificial neural network in speech recognition based on
示例用法:
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《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第一个例子，案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类。希望对大家有用！
-" MATLAB neural network 30 case studies" in the first example, case 1 BP neural network data classification- speech feature signal classification. I hope useful!
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BP神经网络的数据分类，语音信号的数据分类-BP neural network data classification, speech signal data classification
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语音信号识别 BP神经网络的研究 只需要简答的修改就可以了-Speech signal recognition BP neural network research
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语音信号识别 BP神经网络的研究 只需要简答的修改就可以饿了-Speech signal recognition BP neural network research
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主要是利用BP神经网络来进行语音信号的分析，提取语音信号的MFCC参数进行分类-Mainly using BP neural network to carry voice signals analysis, MFCC parameter extraction of speech signal classification
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提取语音信号的MFCC参数进行语音信号的识别，利用神经网络，自带有训练样本和测试样本-Identification of MFCC parameters of speech signal extraction of speech signal, using neural network, with the training samples and test samples
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工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
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清华大学人工神经网络ppt讲稿 内容不错-Tsinghua artificial neural network ppt good speech content
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四类语音信号的BP神经网络识别：
四个特征信号矩阵合成一个矩阵，
根据BP网络输出找出语音数据属于哪类，
并求出判断正确率-BP neural network to identify four categories of speech signals MATLAB
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BP 神经网络，有BP神经网络在函数逼近、语音特征信号分类、非线性等的应用-BP neural network, BP neural network approach has the function, speech characteristic signal classification and nonlinear applications
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BP神经网络的数据分类———语音特征信号分类
本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐
的有效分类。-Data speech characteristic signal classification of BP neural network, selects the guzheng, folk, rock and pop four different types of music, the realization of the four types
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BP神经网络的数据分类——————语音特征信号分类-Data BP neural network classification speech characteristic signal classification
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Elman神经网络：Elman网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的, 它是一种典型的局部回归网络( global feed for ward l ocal recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络具有与多层前向网络相似的多层结构。它的主要结构是前馈连接, 包括输入层、 隐含层、 输出层, 其连接权可以进行学习修正 反馈连接由一组“结构 ” 单元构成,用来记忆前一时刻的输出值, 其连接权值是固
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