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搜索资源 - 基于神经网络的智能语音识别研究
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数字语音信号处理1111
前言 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时,语言也是人与机器之间进行通信的重要工具,它是一种理想的人机通信方式,因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境,进一步推动计算机和其他智能机器的应用,提高社会的信息化程度。 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来
所属分类:
硬件开发
发布日期:2011-03-06
文件大小:1048576
提供者:
c429375860
基于神经网络的数字语音信号识别
神经网络是一门新兴交叉学科, 始于20世纪40年代,是人类智能研究的重要组成部分,已成为脑科学、神经科学、认知科学、心理学、计算机科学、数学和物理学等共同关注的焦点[1]。神经网络就是指模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制建立一种计算模型的处理方法。神经网络作为一种新技术之所以引起人们巨大的兴趣, 并越来越多地用于控制领域, 是因为与传统的控制技术相比,它具有以下重要的特征和性质: ①非线性。神经网络在解决非线性控制问题方面很有希望。这来源于神经网络在理论上可以趋近任何非线性映射,人工神经网络
所属分类:
Java
发布日期:2013-06-03
文件大小:692224
提供者:
masher
matlab常用代码大全科研神器
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 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网
所属分类:
其它
发布日期:2016-11-08
文件大小:12582912
提供者:
u014356002
基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究
随着“平安城市”建设的不断推进,公共安全逐渐成为人们关注的热点间 题,税频监控技术也随之得到了越来越广泛的应用,传统的视频监控系统主要提供采集存储功能,这远远无法满足人们对其智能化的需求。要实现智能化的视频监控系统,以下几个关键问题亟需解决:(1)如何快速发现监控视频中的异常行为,及时给出警报,并最大限度地减少误报和漏报现象;(2)如何在多种不利因素下(如羊样本,低分辨率)对可疑目标进行准确的识别分析:(3)在海量数据的情况下,如何确保视频分析系统的实时性及准确性。 近年来,深度学习在机器视觉、
所属分类:
硬件开发
发布日期:2018-12-28
文件大小:10485760
提供者:
weixin_44102991
罗兰贝格中国人工智能创新应用白皮书.pdf
在全球人工智能发展的浪潮下,市场对人工智能的 投入与期望空前巨大,正确理解人工智能目前的应 用能力、发展状态以及与市场预期间的距离,成为了 各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行 业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了 参考信息与建议,同时也为人工智能企业在具体行 业发展方向的选择上提供了参考。中国人工智能创新应用白皮书 执行总结 今年7月,国家发布了新一代人工智能发展规划,将在价值链各环节上的商业应用案例。其次,企业需 中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能要评估在组织、数据
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-16
文件大小:2097152
提供者:
iceberga
《安防+AI 人工智能工程化白皮书》.pdf
『安防+AI 人工智能工程化白皮书』集合了中科院自动化所、浙江 宇视科技有限公司的技术专家及行业专家的研究成果、实践经验。本报告从当前 人工智能技术与产业发展的背景、智慧安防生态圈、智慧安防典型应用、智慧安 防规模化应用存在的问题,以及智慧安防未来趋势等五个维度,系统梳理总结了 当前安防+AI 的发展现状,尤其重点分析指出了智慧安防领域存在的八大限制性 因素,以及智慧安防的八大新的发展趋势,供学术界及实业界的学者、专家参考。第四章智慧安防规模应用的八大限制性因素 24 4.1成本高昂 25 4.
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-10-20
文件大小:4194304
提供者:
yutong_zhou
基于神经网络的智能语音识别研究
语音识别或语言转化成文本的过程包括捕获声波,数字化声波,转换成基本的语言单位或者音素,根据音位和语境构建词语,分析词语,保证拼写正确,并且保证与听到的词语保持一致。该文把人工智能和神经网络技术应用到语音识别系统中,通过学习获得固定权重并应用到模型,最后模型快速给出与输入相匹配的输出。文中涉及到的神经网络模型主要用来进行语音识别。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:181248
提供者:
weixin_38634323
基于粗神经网络的仿人智能机器人的语音融合算法研究
将粗集合理论与神经网络相结合, 提出一种基于粗神经网络的新的信息融合方法,用于仿人智 能机器人的语音融合。 该方法不仅可以接受定量输入,而且可以接受定性输入, 即输入是一个范围, 或在 观测时间内输入是变化的。 由于粗神经网络的误差传递函数不可微,所以采用遗传算法来训练粗神经网 络。仿真实验结果表明,基于粗神经网络的信息融合方法有效地提高了语音的识别率。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-15
文件大小:158720
提供者:
weixin_38691482