本书面向工程技术人员、科技工作者、语言学家、编程人员。主要讲解有关现代语音识别系统的基本知识、思路和方法。本书共9章。分别为：1.语音识别原理；2.语音信号的产生、感知及声学语音学特征；3.用于语音识别的信号处理和分析方法；4.模式对照技术；5.语音识别系统的设计与实现结果；6.隐马尔可夫模型的理论与实践；7.基于连接词模型的语音识别；8.大词汇量连续语音识别；9.适合不同任务的自动语音识别应用。 　　本书既可供研究工作者借鉴，也可供研究生在学习有关语音信号数字处理课程时参考。

郭平：IEEE 高级会员(senior member)。1993 -1994在美国州立莱特大学（Wright State University）计算机科学与工程系访问;2000.5 - 2000.8在中科院自动化所模式识别国家重点实验室访问;2005.6 - 2005.12在香港中文大学计算机科学与工程学系访问;2006.9以人才引进方式进入北京理工大学计算机学院工作。 　　在教学方面，近年来承担过《微机原理与汇编程序设计》、《计算机导论》、《数据结构》、《计算机系统结构》等本科课程；为研究生

研究生课程-模式识别-1,3，压缩文件，请解压使用

哈工大模式识别讲义BP算法讲义，哈工大研究生课程资源(8) ∑(-)‘( 将(7)和(8)代入(6) ∑ C 定义δ ∑6,则可以得到平方误差关于隐含层神经元参数和的梯度: 0 (9) 输入层隐含层输出层 O○O wid 佟2隐含层神经元权值的学习 由公式(5)和(9),我们得到了平方误差函数E关于输出层和隐含层参数的梯度。注 意到输出层需要计算的主要是每个节点的δ=()(),某种程度上这可以看作是 输出节点上的误差;而隐含层个节点计算8=()∑。时需要用到所有输出层节 点的误差δ,这也可以看作