Advertisement

机器学习被广泛应用于语音识别与图像识别领域。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究致力于通过运用一系列不同的机器学习算法，对语音信号以及图像数据进行精确的识别与分类。具体而言，我们主要探索并应用了BP神经网络模型、一种改进的BP神经网络模型、支持向量机（SVM）、利用改进粒子群优化算法（IPSO）对SVM模型进行的优化、基于主成分分析（PCA）优化的SVM模型，以及卷积神经网络（CNN）模型及其相应的改进版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音与图像识别中机器学习的应用
    优质
    本课程探讨了在语音和图像识别领域中机器学习技术的应用，包括深度学习模型、卷积神经网络及循环神经网络等关键技术。 随着人工智能时代的不断进步，应用机器学习技术在语音识别和图像识别领域取得了显著进展。这两个领域已经成为模式识别中的重要组成部分。特别是在社会生产和生活中，语音识别具有广阔的发展前景；而作为模式识别的一个关键分支，图像识别已经在军事、医疗和工业等计算机视觉应用场景中得到了广泛应用。
     
  • 语音与图像识别中机器学习的应用.pdf
    优质
    本论文探讨了机器学习技术在语音和图像识别领域的应用，分析其原理、方法及其最新进展，并展望未来研究方向。 本段落主要应用不同的机器学习算法对语音信号和图像进行识别分类。所采用的模型包括BP神经网络、改进版BP神经网络、SVM（支持向量机）、IPSO优化的SVM模型（IPSO为改进粒子群算法），PCA优化的SVM模型，以及CNN及其改进版本。
     
  • LSTM在语音识别领域的应用分析
    优质
    本文章主要探讨了长短时记忆网络（LSTM）模型在当前语音识别领域中的研究进展与实际应用情况，并对其未来发展方向进行了展望。 经过数十年的研究与发展，语音识别技术建立了以隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMM）为基础的框架。近年来，在HMM的基础上引入深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)的应用显著提升了语音识别系统的性能表现。DNN通过将每一帧音频信号及其前后几帧拼接起来作为输入，从而利用了连续语音中的上下文信息。然而，DNN每次处理的音频片段长度是固定的，不同的窗口大小会影响最终的识别效果。递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）则通过递归机制来捕捉序列数据中的长程依赖关系，在一定程度上克服了固定窗长对性能的影响。但RNN在训练过程中容易遇到梯度消失的问题，这限制了它处理长时间序列的能力。为了解决这一问题，研究人员提出了长短期记忆单元（Long Short-Term Memory, LSTM），通过特定的门控机制使当前时间步的信息能够选择性地传递给后续的时间步，从而避免了梯度消失现象的发生。本段落详细介绍了RNN和LSTM的基本原理，并在TIMIT语音数据库上进行了实验验证。实证结果显示，基于LSTM架构的递归神经网络能够在语音识别任务中取得优越的效果。
     
  • 图像分类与识别中机器学习的应用.pdf
    优质
    本论文探讨了机器学习在图像分类和识别领域的应用，通过分析多种算法和技术，旨在提升图像处理系统的准确性和效率。 机器学习在图像分类与识别中的应用.pdf 这段文档探讨了如何利用机器学习技术进行图像的分类与识别。通过分析大量数据集并使用先进的算法模型，研究人员能够训练计算机系统自动地理解和区分不同的视觉信息。这些方法不仅提高了效率和准确性，在医疗影像诊断、自动驾驶汽车等领域也展现了巨大的潜力和发展前景。
     
  • 基于Python的机器学习入门案例：语言识别与图像识别源码
    优质
    本书籍提供了一系列基于Python的机器学习入门案例，聚焦于语言和图像识别技术，并附有详细的源代码解析。适合初学者快速掌握相关技能。 ### Python机器学习 #### 1. 什么是机器学习？ 人工智能是指通过人工的方法实现或近似实现需要人类智能处理的问题。而机器学习则是一个计算机程序在完成任务T后，能够获得经验E，并且这种经验的效果可以通过P来衡量。如果随着任务T的增加，借助于P体现的经验E也同步提升，则称这样的程序为一个机器学习系统。 #### 2. 为什么需要机器学习？ 1) 简化或替代人工方式进行模式识别，使系统的开发、维护和升级更加便捷。 2) 对于那些算法过于复杂或者没有明确解法的问题，机器学习具有独特的优势。 3) 借助于机器学习过程可以反向推理出隐藏在业务数据背后的规则——即进行数据挖掘。 #### 3. 机器学习的类型 1) 监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习 2) 批量学习与增量学习 3) 基于实例的学习及基于模型的学习 #### 4. 机器学习流程 - 数据采集 -> 数据清洗 -> 数据预处理 - 选择模型 -> 训练模型 -> 验证模型 - 使用模型并应用于业务
     
  • DTW.rar_DTW与MFCC在语音识别中的应用_dtw_matlab_mfcc_dtws语音识别
    优质
    本资源探讨了动态时间规整(DTW)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)在语音识别技术中的应用，提供了基于Matlab的DTW算法实现代码及实例。 一个可以识别连续数字语音的程序，提取MFCC特征，并使用DTW实现识别。有相关文档提供。
     
  • 利用机器学习进行语音情感识别
    优质
    本项目运用机器学习技术对语音数据进行分析，旨在准确识别和分类人类情感状态，为智能交互系统提供更自然、人性化的用户体验。 随着计算机技术的发展和人工智能的普及，语音情感识别的研究受到了学术界和工业界的广泛关注。从语音情感识别的起源到不同情感类型的分类，这一领域的研究正在不断深入和发展。
     
  • 图像识别的机器学习代码
    优质
    这段代码用于实现基于机器学习的图像识别功能，通过训练模型来自动识别和分类图片中的对象或特征。 机器学习基于TensorFlow的图像识别代码已经测试通过并可用。