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搜索资源 - speech neural network
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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- classification of speech signal characteristics
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BP神经网络用于数据分类-对语音特征信号进行分类-BP neural network for data classification of speech feature signals classification
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BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，6个文件，四个为数据文件-BP neural network data classification- speech feature signals classification, 6 files, four for data files
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基于BP神经网络的语音情感识别系统
神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发,并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。-Based on the BP neural network speech emotion recognition system
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基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别
摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
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就目前三种主流的语音识别算法：动态时间规(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)。分析它们的原理、特点及实现过程，对 DTW 的语音识别进行实验，通过对比分析三种算法的特点，结合本文研究的实际情况，选择 DTW 作为研究的重点，提出利用遗传算法对其进行改进。
-The three mainstream speech recognition algorithms: Dynamic Time Regulations (DTW), hidden Markov model (HM
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案例－BP神经网络的数据分类语音特征信号分类-Case－ bp neural network data classification- speech characteristic signal classification
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神经网络的数据分类-语音特征信号分类
有数据可以运行-Neural network data classification- speech characteristic signal classification
Data can be run
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基于带动量项的BP神经网络语音识别，可作为练习的参考-speech recognition based on BP neural network
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2012年人大的龙星计划中香港大学杨强教授演讲的关于神经网络模型的ppt资料-Lone Star plans of the National People' s Congress in 2012, the University of Hong Kong, Professor Yang Jiang' s speech on the neural network model ppt data
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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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案例神经网络的数据分类-语音特征信号分类-Case neural network data classification- speech feature signal classification
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基于BP神经网络的语音特征信号奋力算法建模，分为神经网络的构建，训练和分类-Based speech characteristic signal BP neural network algorithm modeling struggling, into neural network construction, training and classification
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一个基于带动量项的BP神经网络语音识别的例子-A drive the amount of the BP neural network based speech recognition as an example
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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- the speech characteristic signal classification
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基于BP网络的语言识别，选取民歌、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。-Speech recognition based on BP network, songs, zither, four different types of rock and pop music, with BP neural network classification of these four types of music valid.
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BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，主程序和子程序均在压缩文件中-The BP neural network data classification
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程序中选取了民歌、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。(The program selected folk songs, zither, rock and popular four different music, with BP neural network to achieve the effective classification of these four types of music.)
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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 speech feature signal classification.)
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利用深度神经网络训练模型，以实现语音去混响(Using deep neural network training model to achieve speech de reverberation)
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