Advertisement

BP神经网络语音识别的Matlab代码_神经网络

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


简介:
本项目提供了一套基于BP(反向传播)算法的神经网络在语音识别中的应用代码,使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出,适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • BPMatlab_
    优质
    本项目提供了一套基于BP(反向传播)算法的神经网络在语音识别中的应用代码,使用Matlab语言实现。该系统能够有效处理音频信号并转化为文本输出,适用于研究与开发人员学习和实验。 用MATLAB语言编写BP神经网络程序来实现0-10的语音识别。
  • 基于BP研究--性-MATLAB-BP应用
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台下的BP(反向传播)神经网络技术进行性别识别的研究方法与应用实践,旨在优化性别分类模型。 《MATLAB神经网络与实例精解》一书由陈明著,第6章中的例6.1程序是一个基于BP(Backpropagation)神经网络的性别识别示例,这是学习BP神经网络的经典案例。
  • 基于BP
    优质
    本研究探讨了利用BP(反向传播)神经网络技术进行语音识别的方法,通过优化网络结构和训练算法提高模型对不同说话人的适应能力及环境噪声下的鲁棒性。 这段文字描述的是基于带动量项的BP神经网络语音识别的Matlab代码。
  • 基于BPMatlab程序
    优质
    本项目采用Matlab平台,利用BP(Back Propagation)神经网络算法开发了一套高效的语音识别系统。通过训练大量语音样本,该系统能够准确地将语音信号转换为文本信息,适用于多种语言和口音。 该文件主要包含了BP神经网络算法及其数据集,利用该神经网络可以实现语音识别。
  • BPMatlab-BPNN:BP
    优质
    BPNN: BP神经网络 是一个基于Matlab编写的BP(反向传播)神经网络实现。该工具提供了创建、训练及使用BP网络的功能,适用于模式识别、数据预测等多种任务。 BP网络MATLAB代码(一层隐藏层)的描述可以简化为:提供了一个使用MATLAB编写的具有单个隐藏层的BP神经网络示例代码。
  • BP详解-BP
    优质
    本资料详尽解析了BP(Back Propagation)神经网络的工作原理与应用,包括其结构、训练过程以及优化方法等核心内容。 BP神经网络是人工智能领域的一种重要算法,主要用于模式识别、函数逼近以及数据挖掘等方面。它是一种多层前馈神经网络的训练算法,通过反向传播误差来调整网络权重,从而实现对复杂非线性关系的学习与预测。由于其强大的表达能力和良好的泛化性能,在实际应用中得到了广泛的应用和发展。
  • BP-BP
    优质
    BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈人工神经网络模型,广泛应用在函数逼近、模式识别等领域。通过反向传播算法调整权重以减少预测误差。 BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,由一个输入层、一个或多个隐含层以及一个输出层构成,每一层包含一定数量的神经元。这些神经元相互关联,类似于人的神经细胞。其结构如图1所示。
  • 】利用BP进行情感Matlab.zip
    优质
    本资源包含基于BP(反向传播)神经网络实现的语音情感识别Matlab代码及示例数据。适用于研究与学习语音信号处理和机器学习技术。 基于BP神经网络实现语音情感识别的Matlab源码
  • BP-PID__PID_控制__PID_ PID_
    优质
    简介:本研究探讨了将神经网络与PID控制相结合的技术,即BP-PID和神经网络PID控制方法,旨在优化控制系统性能,提高响应速度及稳定性。 神经网络自整定PID控制器,基于BP神经网络的Simulink模型。