基于BP神经网络的语音识别技术

海事大学

神经网络与语音识别

院系: 物流工程学院

课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号:

时间:

目录

一．绪论 (3)

1.1 研究背景及意义 (3)

1.2 语音识别的国外研究现状 (3)

1.3研究容 (4)

二．语音识别技术 (5)

2.1语音信号 (5)

2.2语音信号的数学模型 (5)

2.3 语音识别系统结构 (6)

2.4 语音信号预处理 (7)

2.4.1 语音信号的采样 (8)

2.4.2语音信号的分帧 (8)

2.4.3语音信号的预加重 (9)

2.4.4 基于短时能量和过零率的端点检测 (9)

2.5 特征参数提取 (12)

三．基于BP神经网络语音识别算法实现 (14)

3.1 BP神经网络原理 (14)

3.2 输入层神经元个数的确定 (14)

3.3网络隐含层数的确定 (15)

3.4隐含层神经元个数的确定 (15)

3.5 BP神经网络构造 (15)

3.6 BP神经网络的训练 (16)

3.6.1训练样本集合和目标值集合 (16)

3.6.2 网络训练 (16)

3.7网络训练 (17)

3.8 语音的识别结果 (18)

四．总结 (19)

参考文献 (20)

附录 (21)

一．绪论

计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。

1.1 研究背景及意义

语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。

1.2 语音识别的国外研究现状

通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的容，

从而根据其信息，执行人的各种意图。

广义的语音识别包括说话人的识别和容的识别两部分。这里所说的语音识别，是指容识别方面。采用计算机进行语音识别到现在已经发展了50年。

从特征参数上改进，采用各种办法进行语音增强是一个研究方向，但是到目前为止，还没有一种办法能把语音信号完美地从噪音环境提取出来。语音识别有广泛的商业化运用前景，主要可以分为通用场合和专用场合两个方面。

1.3研究容

本文研究的主要容是结合模式识别的基本理论，研究BP神经网络孤立词语音识别的问题，实现1-5共5个数字的识别。分析了语音信号的预处理，特征提取及BP神经网络算法实现。

二．语音识别技术

2.1语音信号

语音信号是随时间变化的一维信号，由一连串的音素组成，各个音素的排列有一定的规则。语音具有声学特征的物理性质，声音质量与它的频率围有关，语音信号的频谱分量主要集中在200~3400Hz的围。语音信号的另一个重要特点是它的短时性。语音信号的特征是随时间变化而变化，只有在一段很短的时间间隔中，才保持相对稳定的特性。研究表明，在5ms~40ms的围语音信号的频谱特性和一些物理特征基本保持不变。语音信号短时特征和短时参数包括它的短时能量、短时过零率、短时相关函数、短时频谱等。

语音信号的最基本组成单位是音素。音素可分成浊音和清音两大类。如果将只有背景噪声的情况定义为“无声”，那么音素可分成“无声”、“浊音”和“清音”三类。在短时分析的基础上可以判断一小段语音属于哪一类。如果是浊语音段，还可测定它的另一些重要参数，如基音频率和共振峰等。

2.2语音信号的数学模型

建立语音信号的数学模型是语音信号处理的基础。从人的发音器官的机理来假设，将语音信号分为一些相继的短段进行处理，在这些短段中可以认为语音信号特征是不随着时间变化的平稳随机过程。这样在这些短段时间表示语音信号时可以采用线性时不变模型。通过上面的分析，将语音生成系统分成三个部分，喉的部分称为声门，在声门(声带)以下，称为“声门子系统”，它负责产生激励振动，是“激励系统”。从声门到嘴唇的呼气通道是声道，是“声道系统”，声道的形状主要由嘴唇和舌头的位置来决定。在说话的时候，声门处气流冲击声带产生振动，然后通过声道响应变成声音，由于发不同音时，声道的形状不同，所以能够听到不同的语音。语音从嘴唇辐射出去，所以嘴唇以外是“辐射系统”。激励的不同情况发不同性质的音，激励一般分为浊音激励和清音激励。发浊音时声道受到声带振动的激励引起共振，产生间歇的类斜三角形脉冲；发清音时声道被阻碍形成湍流，可以把清音激励模拟成随机白噪声。完整的语音信号的数学模型可

以用三个子模型：激励模型、声道模型、辐射模型的串联来表示。

激励模型一般分为浊音激励和清音激励。发浊音时，由于声带不断开和关闭将产生间歇的脉冲波，这个脉冲波类似于斜三角形的脉冲。发清音时，无论是发阻塞音或摩擦音，声道都被阻碍形成湍流。所以，可把清音激励模拟成随机白噪声。

声道模型有两种最常见的建模方式。一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统，按此观点推导出的叫“声管模型”；另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推倒出的叫“共振峰模型”。

从声道模型输出的速度波与语音信号的声压波之倒比称为辐射阻抗，它表征口唇的辐射效应。由辐射引起的能量损耗正比于辐射阻抗的实部，所以辐射模型是一阶类高通滤波器。

2.3 语音识别系统结构

孤立词语音识别是对特定的不连续的词语作为处理单元。语音识别系统的基本组成一般可以分为预处理模块、特征值提取模块及模式匹配三个模块。如图2.1所示为语音识别系统结构框图。

图2.1 语音识别系统结构框图

从图2.1的系统整体架构可以看到，建立基于BP神经网络的语音识别系统可分为两个阶段,即训练阶段和识别阶段。首先由用户通过麦克风输入语音形成

神经网络模式识别Matlab程序

神经网络模式识别Matlab程序识别加入20%噪声的A-Z26个字母。（20%噪声情况下，完全能够识别）clear;close all; clc; [alphabet,targets]=prprob; [R,Q]=size(alphabet); [S2,Q]=size(targets); S1=10; P=alphabet; net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig''logsig'},'traingdx'); net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; net.b{2}=net.b{2}*0.01; T=targets; net.performFcn='sse'; net.trainParam.goal=0.1; net.trainParam.show=20; net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.mc=0.95; [net,tr]=train(net,P,T); netn=net; netn.trainParam.goal=0.6; netn.trainParam.epochs=300; T=[targets targets targets targets]; for pass=1:10; P=[alphabet,alphabet,... (alphabet+randn(R,Q)*0.1),... (alphabet+randn(R,Q)*0.2)]; [netn,tr]=train(netn,P,T); end netn.trainParam.goal=0.1; netn.trainParam.epochs=500; netn.trainParam.show=5; P=alphabet; T=targets; [netn,tr]=train(netn,P,T); noise_percent=0.2; for k=1:26 noisyChar=alphabet(:,k)+randn(35,1)*noise_percent; subplot(6,9,k+floor(k/9.5)*9); plotchar(noisyChar); de_noisyChar=sim(net,noisyChar); de_noisyChar=compet(de_noisyChar);

人工神经网络原理及实际应用

人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；

轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。

基于BP神经网络的语音识别技术

海事大学 神经网络与语音识别 院系: 物流工程学院 课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号: 时间:

目录 一．绪论 (3) 1.1 研究背景及意义 (3) 1.2 语音识别的国外研究现状 (3) 1.3研究容 (4) 二．语音识别技术 (5) 2.1语音信号 (5) 2.2语音信号的数学模型 (5) 2.3 语音识别系统结构 (6) 2.4 语音信号预处理 (7) 2.4.1 语音信号的采样 (8) 2.4.2语音信号的分帧 (8) 2.4.3语音信号的预加重 (9) 2.4.4 基于短时能量和过零率的端点检测 (9) 2.5 特征参数提取 (12) 三．基于BP神经网络语音识别算法实现 (14) 3.1 BP神经网络原理 (14) 3.2 输入层神经元个数的确定 (14) 3.3网络隐含层数的确定 (15) 3.4隐含层神经元个数的确定 (15) 3.5 BP神经网络构造 (15) 3.6 BP神经网络的训练 (16) 3.6.1训练样本集合和目标值集合 (16) 3.6.2 网络训练 (16) 3.7网络训练 (17) 3.8 语音的识别结果 (18) 四．总结 (19) 参考文献 (20) 附录 (21)

一．绪论 计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。 1.1 研究背景及意义 语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 1.2 语音识别的国外研究现状 通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的容，

神经网络动态系统辨识与控制

神经网络动态系统的辨识与控制 摘要： 本论文表明神经网络对非线性动态系统进行有效的辨识与控制。本论文的侧重点是辨识与控制模型，并论述了动态反向传播以及静态反向传播方法在参数调节中的作用。在所介绍的模型中，加法器与重复网络结构的内部相连很独特，所以很有必要将他们统一起来进行研究。由仿真结果可知辨识与自适应控制方案的提出是可行的。整篇论文中都介绍到基本的概念和定义，也涉及了必须提出的学术性问题， 简介 用数学系统理论处理动态系统的分析与合成在过去的五十年里已经被列为应用广泛的权威科学原理了。权威系统理论最先进的地方定义于基于线性代数以及复合变量理论的先进技术线性操作器以及线性常微分方程。由于动态系统的设计技术与它们的稳定特性密切相关，线性时间不变系统的充分必要条件在上世纪已经产生了，所以已经建立了动态系统的著名设计方法。相反，只要在系统对系统基础上就可以基本上建立非线性系统的稳定性，因此对于大部分系统没有同时满足稳定性、鲁棒性以及良好动态响应的设计程序并不希奇。 过去三十年来，对线性、非时变和具有不确定参数的对象进行辨识与自适应控制的研究已取得了很大的进展。但是在这些研究中辨识器和控制器的结构选取和保证整个系统全局稳定性的自适应调参规律的构成等，都是建立在线性系统理论基础上的[1]。在本论文中，我们感兴趣的是神经网络非线性动态系统的控制与辨识。由于很少有可以直接应用的非线性系统理论结果存在，所以必须密切关注这个问题以及辨识器和控制器结构的选择和调整参数适应性规则的通用性问题。 在人工神经网络领域里，有两类网络今年来最引人注目：它们是（1）多层神经网络（2）回归神经网络。多层神经网络被证实在解决模式辨识问题[2]-[5]上非常成功。而回归神经网络则经常用于联想记忆以及制约优化问题的解决[[6]-[9]。从系统理论的观点来看，多层网络呈现静态非线性映射，而回归网络则通过非线性动态反馈系统显现。尽管两种网络存在外观上的不同外，但是很有必要将他们用统一成更一般化的网络。事实上，笔者确信将来会越来越多的用到动态因素以及反馈，这导致包括两种网络的复杂系统的产生。这样，将两个网络统一起来就成为必要。在本文的第三章，这个观点会得到进一步的阐述。 本文用了三个主要目标。第一个也是最重要的一个目标是在未知非线性动态系统中为自适应控制利用神经网络提出辨识以及控制器结构。当未知参数线性系

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们

神经网络在语音识别上应用

Harbin Institute of Technology 神经网络与智能信号处理 实验报告 神经网络实验报告 1、实验名称： 神经网络在语音识别上的应用 2、实验目的： 进一步了解神经网络在语音识别上的应用，了解神经网络的基本原理，学习神经网络的算法，还可以进一步分析不同的隐节点数以及训练步数对误差性能的影响。 3、实验要求： 1、设计一个标准的BP学习算法网络来对语音信号26个字母进行识别。 2、在训练时采用不同的隐含层神经元个数，分析其对网络性能、语音识别系统的识别率的影响。 3、用所创建的BP神经网络进行26个字母的语音识别，观察并记录结果，并分析其误差。 4、实验步骤： 1、语音识别的基本原理

语音识别的总体流程如下： 语音输入时要先经过预处理，包括预加重、分帧加窗等。然后进行特征提取，该实验中的特征参数为MFCC 参数。语音特征参数的时间序列构成语音的模式，将其与获得的参考模式逐一比较，获得最佳匹配的参考模式便是识别结果。 由于语音信号的复杂性，所以在一开始在语音信号输入语音识别系统时需要进行预处理，预处理包括预加重，分帧加窗，端点检测等。预加重的目的是为了加强语音的高频部分，以便在特征提取阶段进行频谱分析。分帧加窗的目的是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续性以及保持语音信号的短时平稳性，降低由于不连续而产生的Gibbs 效应。端点检测的目的就是从语音信号序列中截取实际有效的语音信号。 特征提取阶段，是从语音数据中提取能反映语音信号特征和变化规律的参数，以唯一表征语音，这儿选用的语音信号特征参数为MEL 频率倒谱系数，即MFCC 。MEL 频率倒谱的实现过程如下图所示： （1）对语音信号进行预处理，加窗、分帧将其变为短时信号。 （2） 将短时时域信号转变为频域信号，并计算其短时能量，离散傅立叶变换。将时域信号后补若干0形成长为N 的序列，再经过离散傅立叶变换得到线性x(n)频谱，变换公式： X （k ） 0n,k N-1 X （k ）=∑N ?1n =0x(n)e ?j2πk n ≤≤（3）在频标内三角带通滤波器个加于坐标得到滤波器组，转化关系为f mel =2595log (1+f hz 700) （4）求对数能量。为了使计算结果对噪声和谱估计噪声有更好的鲁棒性，一般将上述经过Mel 频谱取对数能量。则由线性频谱得到对数频谱的总的X(k)S(m)传递函数为：

语音识别技术文献综述

语音识别技术综述 The summarization of speech recognition 张永双 苏州大学 摘要 本文回顾了语音识别技术的发展历史，综述了语音识别系统的结构、分类及基本方法，分析了语音识别技术面临的问题及发展方向。 关键词：语音识别；特征；匹配 Abstact This article review the courses of speech recognition technology progress ,summarize the structure,classifications and basic methods of speech recognition system and analyze the direction and the issues which speech recognition technology development may confront with. Key words: speech recognition;character;matching 引言 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域有信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等，甚至还涉及到人的体态语言（如人民在说话时的表情手势等行为动作可帮助对方理解）。其应用领域也非常广，例如相对于键盘输入方法的语音输入系统、可用于工业控制的语音控制系统及服务领域的智能对话查询系统，在信息高度化的今天，语音识别技术及其应用已成为信息社会不可或缺的重要组成部分。 1.语音识别技术的发展历史 语音识别技术的研究开始二十世纪50年代。1952年，AT&Tbell实验室的Davis等人成功研制出了世界上第一个能识别十个英文数字发音的实验系统：Audry系统。

人工神经网络题库

人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日

人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触

基于BP神经网络的语音识别技术

上海海事大学神经网络与语音识别 院系: 物流工程学院 课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号: 时间: 目录

一．绪论 计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的内容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。 研究背景及意义 语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 语音识别的国内外研究现状 通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语

人工神经网络模式识别

人工神经网络模式识别 一、人工神经网络模式识别 1、人工神经网络的概述 人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。 人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。 2、神经网络进行模式识别的方法和步骤 神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分： 预处理 样本获取常规处理特征变换神经网络识别 图 2-1 神经网络模式识别基本构成 1、样本获取 这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。

神经网络控制

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量的神经元与外部感受器之间的多种多样的连接方式也蕴含了变化莫测的反应方式。 图1 生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出，神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近，当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质，突触有两

模式识别在神经网络中的研究

摘要：基于视觉理论的神经网络模式识别理论的研究一直是非常活跃的学科，被认为是神经网络应用最成功的一个方面，它的发展与神经网络理论可以说是同步的。几乎所有现有的神经网络物理模型都在模式识别领域得到了成功的应用，神经网络理论取得进步会给模式识别理论的发展带来鼓舞；相反，模式识别理论的进步又会大大推动神经网络理论的长足发展。它们的关系是相互渗透的。 关键词：神经网络；模式识别 Abstract: The research of pattern recognition theories according to the neural network mode of sense of vision theories has been very active in academics, neural network has been thought one of the most successful applications , its development can been seen as the same step with the neural network theories.Almost all existing physics model of the neural network all identified realm to get success in the mode of application, neural network theories' progress will give the development of the pattern recognition theories much encourage;Contrary, the pattern recognition theories of progress again consumedly push neural network theories of substantial development.Their relations permeate mutually. Key word: neural network; pattern recognition

人工神经网络及其应用实例_毕业论文

人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。

离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6

每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、

神经网络在语音识别上的应用

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 神经网络与智能信号处理 实验报告 神经网络实验报告 1、实验名称： 神经网络在语音识别上的应用 2、实验目的： 进一步了解神经网络在语音识别上的应用，了解神经网络的基本原理，学习神经网络的算法，还可以进一步分析不同的隐节点数以及训练步数对误差性能的影响。 3、实验要求： 1、设计一个标准的BP学习算法网络来对语音信号26个字母进行识别。 2、在训练时采用不同的隐含层神经元个数，分析其对网络性能、语音识别系统的识别率的影响。 3、用所创建的BP神经网络进行26个字母的语音识别，观察并记录结果，并分析其误差。 4、实验步骤： 1、语音识别的基本原理

语音识别的总体流程如下： 语音输入时要先经过预处理，包括预加重、分帧加窗等。然后进行特征提取，该实验中的特征参数为MFCC 参数。语音特征参数的时间序列构成语音的模式，将其与获得的参考模式逐一比较，获得最佳匹配的参考模式便是识别结果。 由于语音信号的复杂性，所以在一开始在语音信号输入语音识别系统时需要进行预处理，预处理包括预加重，分帧加窗，端点检测等。预加重的目的是为了加强语音的高频部分，以便在特征提取阶段进行频谱分析。分帧加窗的目的是为了使帧与帧之间平滑过渡，保持连续性以及保持语音信号的短时平稳性，降低由于不连续而产生的Gibbs 效应。端点检测的目的就是从语音信号序列中截取实际有效的语音信号。 特征提取阶段，是从语音数据中提取能反映语音信号特征和变化规律的参数，以唯一表征语音，这儿选用的语音信号特征参数为MEL 频率倒谱系数，即MFCC 。MEL 频率倒谱的实现过程如下图所示： （1）对语音信号进行预处理，加窗、分帧将其变为短时信号。 （2） 将短时时域信号转变为频域信号，并计算其短时能量，离散傅立叶变换。将时域信号 后补若干0形成长为N 的序列，再经过离散傅立叶变换得到线性频谱，变换公式： 0n,k N-1 （3）在频标内三角带通滤波器个加于坐标得到滤波器组，转化关系为

7基于神经网络的模式识别实验要求

实验七基于神经网络的模式识别实验 一、实验目的 理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。 二、实验原理 BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。 离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。 三、实验条件 Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。 四、实验内容 1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。 （1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。

基于BP神经网络的语音识别技术

上海海事大学 神经网络与语音识别 院系: 物流工程学院 课程名称: 制造与物流决策支持系统学生姓名: 学号: 时间:

目录 一．绪论 (3) 1.1 研究背景及意义 (3) 1.2 语音识别的国内外研究现状 (3) 1.3研究内容 (4) 二．语音识别技术 (5) 2.1语音信号 (5) 2.2语音信号的数学模型 (5) 2.3语音识别系统结构 (6) 2.4语音信号预处理 (7) 2.4.1 语音信号的采样 (8) 2.4.2语音信号的分帧 (8) 2.4.3语音信号的预加重 (9) 2.4.4 基于短时能量和过零率的端点检测 (9) 2.5 特征参数提取 (13) 三．基于BP神经网络语音识别算法实现 (16) 3.1 BP神经网络原理 (16) 3.2 输入层神经元个数的确定 (16) 3.3网络隐含层数的确定 (17) 3.4隐含层神经元个数的确定 (17) 3.5 BP神经网络构造 (17) 3.6 BP神经网络的训练 (18) 3.6.1训练样本集合和目标值集合 (18) 3.6.2 网络训练 (18) 3.7网络训练 (19) 3.8 语音的识别结果 (20) 四．总结 (21) 参考文献 (22) 附录 (23)

一．绪论 计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别(Speech Recognition)是指，计算机从人类获取语音信息，对语音信息进行分析处理，准确地识别该语音信息的内容、含义，并对语音信息响应的过程。语音信号具有非稳定随机特性，这使得语音识别的难度大。目前人类甚至仍没有完全理解自身听觉神经系统的构造与原理，那么要求计算机能像人类一样地识别语音信号很有挑战性。 1.1 研究背景及意义 语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到了迅速的发展，语音识别技术的研究进入了一个比较成熟的时期。语音识别是一门交叉科学，它综合了声学、语言学、语音学、生理科学、数字信号处理、通信理论、电子技术、计算机科学、模式识别和人工智能等众多学科。也是人机交互最重要的一步。 1.2 语音识别的国内外研究现状 通过语音传递信息是人类最重要，最有效，和最方便的交换信息的形式，语音识别主要指让机器转达人说的话，即在各种情况下，准确的识别出语音的内容，

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型

神经网络在语音识别中的应用

Information Technology ? 信息技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 249【关键词】智能终端 神经网络 语音识别 语音特征 现阶段智能终端与用户之间的人机交互方式仍然是触屏、键盘或鼠标，传统操作式的人机交互已经无法满足信息时代对信息快速交互的需求，创新式语音交互技术不仅提高了人机交互效率，而且属于人类所习惯的交互方式。语音交互的核心技术为语音识别技术，语音识别技术优劣直接决定了语音交互方式是否可用。截止目前，关于语音识别技术的研究已有数十载，基于英语的语音识别技术的准确率已接近98%，而基于汉语的语音识别技术的准确率却相对较低，主要是由于汉语的复杂度相对应用更广，同音字较多且发音较短致使语音识别精度降低。神经网络凭借其神经网络拓扑结构在识别方面具有更好的识别效果，基于此，本文对神经网络在语音识别的应用展开了研究。 1 语音识别系统研究 语音识别系统是通过对语音信号进行分析，与词汇语音进行匹配处理，使得计算机能理解语音信号所传递的信息。经典的语音识别系统结构主要包括信号预处理、特征提取、数据训练、匹配计算、识别判决。 通过对语音识别系统的结构进行分析可知，可将其划分为三个模块，信号预处理模块、语音特征提取模块、训练与识别模块。神经网络在语音识别中的应用 文/冀瑞国 （1）信号预处理处于系统的前端，语音 信号的预处理将便于语音的特征提取，主要包括采样滤波、预加权、信号分帧、端点检测。其中本文的采样滤波的频率为8KHz ，并选择预加权方式对高频阶段的语音进行加权处理，从而有效地提高其信噪比。在信号分帧方面，本文所采纳的时间段为20ms ，并通过端点检测方法实现词汇信号与噪声信号的分割，从而完成语音信号的预处理。（2）语音特征提取模块主要是为语音数据训练与识别提供分析数据，所以语音特征的合理选择不仅能提升识别模型的训练效率，而且能有效提高模型的识别精度。本文基于特征独立性、信号有效表征和精简计算的原则选择的语音特征主要包括线性预测系数（LPC ）、线性预测倒谱系数（LPCC ）、美儿频率倒谱系数（MFCC ）、改进的混合MFCC 。（3）训练与识别模块作为语音识别系统的核心，主要是对特征进行分析得到信号归属词汇。目前常用的识别模型主要有神经网络、支持向量机、深度学习和人工智能，支持向量机的识别精度相对较低，深度学习与人工智能需要大量的训练样本且实时性较差。由于语音识别对识别精度和实时性要求较高，因此本文选择神经网络作为语音识别模型。2 神经网络应用于语音识别神经网络由输入层、隐层和输出层构成，网络基本单元为神经元，输入层的神经元为所提取的语音信号特征，隐层的神经元通过样本训练构建，输出层的神经元为语音识别词汇。通过对神经网络的结构分析可知，神经网络具有很强的非线性映射能力、泛化能力和容错能力。神经网络进行语音识别之前需要对模型进行科学的训练，神经网络的训练流程如图1所示，首先需要准备大量词汇的语音特征，对词汇进行编号，然后将准备的语音特征作为模型训练的输入，将特征对应的词汇编号作为参考数据，最后检查模型训练的输出数据与参考数据之间的误差，当两者之间的数据误差低于所设置的阈值时停止训练，保存隐层神经元的阈值，以及各个神经元之间的链接权值，从而实现神经网络模型的建立。语音识别系统首先对语音信号的进行采样滤波、预加权、信号分帧、端点检测操作；其次提取预处理数据的LPC 、LPCC 、MFCC 、改进MFCC 值；最后训练构建的神经网络模型根据语音信号特征识别语音所对应的词汇，至此实现语音信号的识别。3 结论本文先对语音识别系统展开了研究，语音识别系统由信号预处理、语音特征提取、模型训练与识别三个模块构成，并分析了神经网络相对于支持向量机、深度学习和人工智能的优势，基于此设计了一套基于神经网络的语音识别系统。识别系统首先借助大量词汇的语音特征完成识别模型的训练，再利用训练合格的语音识别模型对从预处理数据中提取的LPC 、LPCC 、MFCC 、改进MFCC 的语音信号特征进行语音识别。参考文献[1]吴进,张青等.一种改进的孤立词语音识别系统设计[J].西安邮电大学学报,2016,21(01):76-80.[2]佘明洪.系统辨识中神经网络应用的初步研究与讨论 [J].科技展望,2016,26(34).[3]金超,龚铖,李辉.语音识别中神经网络声学模型的说话人自适应研究[J].计算机应用与软件,2018(02):200-205.作者简介冀瑞国(1991-)，男，山东省聊城市人。大学本科学历。工程师。研究方向为人工智能语音识别。作者单位北京智合大方科技有限公司 北京市 100070 图1：BP 神经网络训练流程