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搜索资源 - speech recognition neural network
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完整的基于HMM的语音识别系统，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，借鉴了主成分分析算法（PCA）。- Complete HMM-based speech recognition system, BP neural network function fitting and pattern recognition, It draws on principal component analysis algorithm (PCA).
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IDW距离反比加权方法，BP神经网络的整个训练过程,完整的基于HMM的语音识别系统。- IDW inverse distance weighting method, The entire training process BP neural network, Complete HMM-based speech recognition system.
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关于神经网络控制，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,完整的基于HMM的语音识别系统。- On neural network control, A one-dimensional transfer matrix method to calculate the phonon crystal structure, Complete HMM-based speech recognition system.
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完整的基于HMM的语音识别系统，BP神经网络的整个训练过程,意信号卷积的运算,并且绘制图象。- Complete HMM-based speech recognition system, The entire training process BP neural network, Convolution operation is intended to signal and image rendering.
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使用BP神经网络对语音特征信号进行分类和识别-Characteristics of speech signal using BP neural network for classification and recognition
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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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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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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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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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基于带动量项的BP神经网络语音识别BP neural network speech recognition based on driving quantity
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