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搜索资源 - neural network speech
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案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(Case 1 BP neural network data classification speech feature signal classification)
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利用BP神经网络对样例中语音信号进行分类(The BP neural network is used to classify the speech signals in the sample)
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用MATLAB实现神经网络对语音分类 对4类不同乐曲进行分类(Using MATLAB to realize neural network for speech classification)
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基于BP网络和多特征的语音端点检测，提取自相关函数最大值和频带方差作为BP网络输入，输出判断是否为语音信号。(A Speech Endpoint Detection Algorithm Based on BP Neural Network and Multiple Features)
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MATLAB 代码
第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现
....等58章(MATLAB code
The first
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BDWK-BP神经网络在汉语数字语音识别中的应用(Application of BDWK-BP neural network in Chinese digital speech recognition)
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BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类(Data Classification of BP Neural Network - Classification of Speech Characteristic Signals)
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MATLAB神经网络案例分析 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(MATLAB BP Neural Network - Classification of Speech Characteristic Signals)
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用BP神经网络分析预测语音与实际语音误差(Prediction of speech and actual speech errors by BP neural network)
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The entire training process BP neural network, Complete HMM-based speech recognition system, This program has exceeded the performance of other algorithms.
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利用BP神经网络的数据分类-——语音特征信号分类(Data classification using BP neural network -- Classification of speech feature signals)
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包含神经网络、卷积神经网络、深度信念网络等深度学习程序，该程序可以用于语音识别、分类等处。(Deep learning programs including neural network, convolutional neural network and deep belief network can be used for speech recognition, classification and so on.)
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一种在matlab平台上运行的语音情感识别方法基于神经网络，(Speech emotion recognition method neural network)
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这个算法是基于BP神经网络开发的，用于音识别的一个新型算法，可以扩展用于其他领域的模式识别问题。(It is an algorithm for speech recognition based on BP neural network.)
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前馈循环神经网络，用于处理语音识别,里面是matlab源代码，以及实例。学习神经网络算法很有帮助。(Feed forward recurrent neural network for speech recognition, which is the matlab source code, and an example. Learning neural network algorithms is very helpful.)
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
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rnn循环神经网络训练数据集及进行语音识别实现语音输出(Training data set of RNN cyclic neural network and speech recognition for speech output)
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