BP网络在语音干扰效果客观评估方法优化中的应用

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改进BP神经网络在模式识别中的应用及研究

背景知识
BP神经网络是一种反向传播神经网络，它通过不断地调整神经网络的权重和偏置，最小化输出结果与实际结果之间的误差。在模式识别中，BP神经网络可以用于对输入数据进行分类和识别，它具有以下优点：
1、自适应能力强：BP神经网络能够自适应地学习输入数据的特征，从而自动地识别出不同的模式。
2、鲁棒性好：它对输入数据的噪声和干扰具有较强的适应性，能够有效地降低误识别率。
改进BP神经网络在模式识别中的应用及研究
01 引言
03 参考内容
目录
02 背景知识
引言
模式识别是指通过计算机算法对输入的数据进行分类和识别，从而自动地识别出对象或现象的模式。它是领域中的一个重要研究方向，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。BP神经网络是模式识别中常用的一种算法，它具有自学习和自适应的能力，能够通过对输入数据的训练，自动地识别出不同的模式。BP神经网络也存在一些问题和不足，需要进一步改进和完善。
改进措施
针对BP神经网络在手写数字识别中的不足，本次演示提出以下改进措施：
1、使用动量项：在梯度下降过程中
其中，v(t)表示时刻 t的速度，g(t)表示时刻 t的梯度，w(t)表示时刻 t的权重，α是动量项系数。
2、使用自适应学习率：传统BP 神经网络的学习率是固定的
lr(t+1) = lr0 * (1 - exp(-β*t)) 其中，lr(t)表示时刻 t的学习率，lr0是初始学习率，β是学习率调整系数。
2、性能更优：通过加入动量项和卷积层，改进后的模型在手写数字识别任务中具有更好的性能表现。实验结果表明，准确率提高了20%以上。
3、鲁棒性更好：改进后的模型对噪声和干扰的抵抗能力更强，能够更好地适应实际应用中的复杂环境。

BP算法在网络性能评估中的应用

引言
随着Ｉｔｒｅ技术和网络业务的飞速发展。用户ｎｅｎｔ
间。延迟由固定延迟和可变延迟两部分组成，定延固
迟基本不变，由传播延迟和传输延迟构成：可变延迟
由中间路由器处理延迟和排队等待延迟两部分构成。
够提供的最大的吞吐量。
（）量参数５流
流量参数有两种：种是以一段时间间隔内在测一量点上观测到的所有传输成功的Ｉ包数量除以时间Ｐ
间隔，即包吞吐量；一种是基于字节吞吐量：传输另用
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网络纵横
ｍ巩
＝¨ 管异棚仉ｔ
原慧琴
（．东工程职业技术学院，州１广广
．杨文伟
５０２１５０；２广东省考试中心，州５１０３．广０６）
摘
要：本文利用神经网络Ｂ算法建立网络性能评估的数学模型，用各性能指标作为其输入，络性能Ｐ采网
数逼近、式识别、据压缩等领域有广泛的应用。模数
用于系统设计、置、作和维护的参数进行测量所配操得到的结果。网络性能是与终端性能以及用户的操作无关的，网络本身特性的体现，以由一系列的性是可能参数来测量和描述。

BP神经网络在远程教育学习者评价中的应用

BP神经网络在远程教育学习者评价中的应用
随着互联网的普及和发展，远程教育逐渐成为一种流行的学习方式。

与传统的面对面
教学相比，远程教育缺乏交互性和实时反馈，导致学习者的评价难以准确地被获取和分析。

幸运的是，BP神经网络可以应用于远程教育学习者的评价中，提供有效的评估和改进教学的手段。

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，具有较强的非线性逼近能力和自适应学习能力。

它可以通过训练样本来学习输入和输出之间的
映射关系，并利用反向传播算法不断优化网络的权值和阈值，实现对输入数据的分类、回
归和预测等功能。

在远程教育学习者评价中，BP神经网络可以用于多方面的应用。

它可以用来评估学习者的学习成绩和能力。

通过收集学习者的学习行为和学习成绩数据，构建BP神经网络模型，然后输入学习者的学习行为数据，网络模型将输出一个评价指标，用于评估学习者的学习
成绩和能力水平。

这可以帮助教师和学生了解学习者在远程教育过程中的表现，并及时调
整教学策略和学习计划。

BP神经网络还可以用于评估学习者的学习兴趣和情感状态。

在传统的远程教育中，无法准确获取学习者的情感状态和学习兴趣水平，而这些因素对学习效果有着重要的影响。

利用BP神经网络可以建立情感分类模型和兴趣预测模型，将学习者的学习行为数据作为输入，模型将输出学习者的情感状态和兴趣水平。

这可以帮助教师和设计者了解学习者的情
感需求，并针对其个性化地提供学习资源和支持。

BP型神经网络在语音编码中的应用

Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ３“ＷｏｒｌｄＣｏｎｇｒｅｓｓｏｎｌｍｅｌｌｉｇｅｍＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＪｕｎｅ２８—Ｊｕｌｙ２，２０００，Ｈｄｅｉ，ＰＲＣｈｉｎａＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＢＰ耐ｐｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｉｎＳｐｅｅｃｈＣｏｄｉｎｇＺｈａｎｇ，Ｘｕｅｙｍｇ‘ＴａｌｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｏｃｌｕｍｌｏｇｙＴａｉｙｕａｎ０３００２４Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｕｓｔｈｇ¨ＢｎｅｕｎｄｎｅｔｗｏｒｋＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｄｅｔｈｅｓｐｅｅｃｈｓｉ驴址ｂｙｍｃａｚｓｏｆｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｎｏｉ＇ｉ·ｓｔａｔｉｏｎａｒｙａｎｄｎＯｌｌ·ｌｉｎｅａｒｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｓｐｅｅｃｈｓｉｇｎａｌ．ＴａｋｉｎｇＧ．７２１ＡＤＰＣＭｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｎｏｎ·ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｐｌａｃｉｎｇｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｃｏｄｉｎ８ｑｕａｌｉｔｓｏｆｕｓｉｎｇｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｃ·ｒｋｎｏｎ·ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｕｓｉｎｇｌｉⅫｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇ，ｎＣＵｍｌｎｅｔｗｏｒｋＢＰ型神经网络在语音编码中的应用’张雪荚（太原理工大学信息工老ａ学院太原０３００２４）搞薹：本文计时语音信号的不平稳性和非线性，探计了年｜用神经网络中的ＢＰ算法对话音信号进行非践性馕测■码竹方法．以困际电联ｆＴｕ发市的Ｇ７２／谱膏螭码算法标准为例，说明用非重｜ｃ性预测代替线性预洲的方洼．蛄果表明，使用神经网络非战性预洲的煽码质量优于线性预测的持果．关■词，非践·睦预测，语音编码，神经网络一、引言多年以来，线性预测编码（ＬＰＣ）一直是语音编码领域使用最广泛的技术。

基于BP神经网络语音识别方法研究

基于BP神经网络语音识别方法研究BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有较好的模式识别能力。

本文通过研究BP神经网络方法在语音识别中的应用，分析其原理和优缺点，并探讨其发展方向和应用前景。

其次，BP神经网络在语音识别中具有几个优点。

首先，BP神经网络能够学习复杂的非线性关系，对于语音数据中的模式和特征有较好的抽象和表示能力。

其次，BP神经网络可以通过训练来逐渐提高准确率，是一种自适应的方法。

再次，BP神经网络具有一定的容错能力，对于一些噪声和干扰的语音数据也能较好地进行识别。

然而，BP神经网络在语音识别中也存在一些缺点。

首先，BP神经网络容易产生过拟合问题，当训练数据较少时，网络容易将训练数据中的噪声和干扰也当作特征进行学习，导致模型的泛化能力较差。

其次，BP神经网络对于训练样本的选择较为敏感，不同的训练集可能导致不同的识别结果。

此外，BP神经网络的训练过程相对较慢，需要耗费大量的时间和计算资源。

针对以上问题，可以结合其他技术来提高BP神经网络在语音识别中的性能。

一种方法是引入卷积神经网络（CNN），用于提取语音数据的特征，进一步提高模型的准确率。

另一种方法是采用集成学习方法，将多个BP神经网络进行组合，通过投票或权重来决策最终的识别结果。

此外，对于训练样本的选择问题，可以采用数据增强和迁移学习等方法，增加训练样本的多样性和覆盖性。

综上所述，基于BP神经网络的语音识别方法在实际应用中具有较好的效果和潜力。

通过进一步研究和改进，可以提高网络的准确率和泛化能力，扩大其在语音识别领域的应用范围。

同时，结合其他相关技术和方法，可以进一步提升BP神经网络的性能，满足实际应用的需求。

BP神经网络在雷达干扰效果评估中的应用

２ＢＰ神经网络介绍
人工神经网络（ＡＮＮ）系统是２０世纪４０年代
后出现的，是由众多权值可调的神经元连接而它
成，有大规模并行处理、布式信息存储、具分良好的自组织自学习能力等特点，信息处理、式识在模别、能控制及系统建模等领域得到越来越广泛智的应用］。其中误差反向传播算法（简称ＢＰ网络）
模型是一种基于反向传播学习算法的多层网络模型，可以逼近任意连续函数，有很强的非线性映它具射能力，且网络的中间层数、层的处理单元数及而各
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第４期２００８年８月
雷达科学与技术
ＲａｄｃＦＳＧｉｌｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏＩＹｏｇ
Ｖｏ１６Ｎｏ４．．Ａｕｇｔ２０ｕｓ０８
ＢＰ神经网络在雷达干扰效果评估中的应用
神经网络的雷达干扰效果评估方法，种方法利用以往多次试验的结果，过学习拟合出干扰效果与诸因这通
素的映射关系，建立评估模型，以对干扰效果作出评估。文章在最后进行了举例说明，用实验证明了这种方
ＲａａａｄｒＪｍｍｉｇＥｆｉｃｖｌａｉｎＢｓｄｏＰＮｅｒｌｔｏｋｎｆｉｅｙＥａｕｔａｅｎＢｕａｗｒｃｎｏＮｅ

基于BP神经网络的数字语音去噪方法研究

《中国有线电视》!""#（$%&!"）’()*+’+,-./.-.0)1)2*·理论研究·基于,3神经网络的数字语音去噪方法研究!李4琪，李4晖，吴国平（中国地质大学，湖北武汉#5""6#）摘4要：利用设计的,3神经网络滤波器对引入噪声的数字实验语音信号进行去噪试验，并在此试验的基础上对其去噪效果与7)8维纳滤波器去噪效果进行分析和比较，结果表明利用,3神经网络滤波器对数字实验语音信号进行去噪具有良好的效果。

关键词：语音信号；,3神经网络滤波器；语音去噪中图分类号：/*%$!9544文献标识码：+44文章编号：$""6:6"!!（!""#）$%:""$!:"5!"#$#%#&’(")*+"#$#,-(.*/0).%#.*+"#1./.+&234##("3./*&2%5&%#,)*560#-’&20#+7)’8!-);<，-)(=<，>?@=ABC<DE（’F<DG?D<HIJK<LM AN@IAOAEM，(=PI<>=FGD#5""6#，’F<DG）9:%+’&(+：/F<K CGCIJ QADR=QLK GD ISCIJ<TIDL U<LF LFI RIK<EDIR,3DI=JGO DILUAJV N<OLIJ9+DR PGKIR AD LFI ISB CIJ<TIDL，LFI G=LFAJ GDGOMKIK GDR QATCGJIK LFI N<OLIJ<DE INNIQL PILUIID LFI,3DI=JGO DILUAJV N<OLIJ GDR LFI7)8U<IDIJ N<OLIJ9/FI JIK=OL<DR<QGLIK LFGL<L FGK NGHAJGPOI INNIQL UFID JIR=Q<DE LFI DA<KIK<D LFI R<E<LGO ISCIJB<TIDLGO KCIIQF K<EDGOK PM LFI=KI AN LFI,3DI=JGO DILUAJV N<OLIJ9;#<7)’,%：1CIIQF1<EDGO；,3*I=JGO*ILUAJV7<OLIJ；8IR=QI LFI*A<KIK<D LFI W<E<LGO.SCIJ<TIDLGO1CIIQF 1<EDGOK=>引言人类进入信息化时代后，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储和获取语言信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。

BP神经网络在雷达抗干扰效能评估中的应用

样本，并将样本归一化处理，归一化数据由式（４）得
到【。
式中ｒｎ为网络输入神经元数，ｎ为网络输出神经元数，本文中ｍ＝ｌ２，ｎ＝ｌ，由式（１）得隐层的神经元数
ｓ＝７。
激活函数选取。选取Ｓ型函数作为隐层中神经元的
取评估指标，建立评估雷达抗干扰的ＢＰ神经网络模型，获取典型样本数据训练网络，将待评估的雷达抗干扰数据输入训练好的网络，得到评估结果，评估结果表明该方法有效可行。
关键词：ＢＰ神经网络；雷达抗干扰；效能评估
图１雷达抗干扰效能指标
三、ＢＰ神经网络评估模型
ＢＰ神经网络的算法主要用于网络的权值和阈值学习，其基本思想是：给网络赋予初始权重和阈值，前向
计算网络输出，根据实际输出和期望输出之间的差距，不断修改网络的权值和阈值，直到误差满足要求。３．１网络的构建。网络层数的确定。ＢＰ神经网络是由输入层、输出层和一层或者多层的隐层组成，网络的
选取指标有：抗干扰改善因子（ＥＩＦ）、雷达抗欺骗式
层数越多，建立的网络结构越复杂，误差就越低，精度也就越高，但会增加网络权值的训练时间，从而影响网络学习速度。理论分析证明，对于雷达抗干扰评估问题
选择一个隐层的ＢＰ神经网络即可满足要求。由于战场态势的时变性与信息的实时性要求，评估模型应具备一
激活函数，其函数如公式（２），其中ｕ为该单元的输入，它的值等于输入到该单元各个信号的加权和。

BP网络的原理与应用

BP网络的原理与应用1. 简介BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种常见的人工神经网络模型，广泛应用于模式识别、分类、预测等领域。

它通过训练数据进行反向传播的方式来调整神经网络的权重和偏置，从而实现对输入数据的学习和预测。

2. 原理BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，每层由多个神经元组成。

其中，输入层接收外界输入的数据，隐藏层进行信号的处理和转换，最终输出层给出模型的预测结果。

BP网络的训练过程主要由两个阶段组成：前向传播和反向传播。

2.1 前向传播在前向传播阶段，输入数据经过一次性的计算和传递，从输入层逐层向前，最终记录到输出层的神经元中。

具体步骤如下： 1. 将输入数据传递给输入层神经元，每个神经元计算输入数据与其对应权重和偏置的乘积之和。

2. 将计算结果经过激活函数（如Sigmoid函数）进行处理，得到隐藏层神经元的输出。

3. 重复以上步骤，将隐藏层的输出作为下一层的输入，直到传递到输出层。

2.2 反向传播在反向传播阶段，根据训练数据与实际输出之间的差距，计算输出误差，并根据误差大小调整权重和偏置，以达到提高网络性能的目的。

具体步骤如下： 1. 计算输出层的误差，即实际输出与训练数据的差值。

2. 通过链式法则逐层计算隐藏层的误差，以及权重和偏置的调整值。

3. 更新每个神经元的权重和偏置，通过选择合适的优化算法（如梯度下降法）进行调整。

4. 重复以上步骤，通过多次迭代，不断减小预测误差和损失函数，提高网络的精确度和泛化能力。

3. 应用BP神经网络广泛应用于许多领域，如图像识别、语音识别、文本分类、金融预测等。

下面列举一些常见的应用场景：•图像识别：通过训练大量图像数据，可以实现对不同物体、人脸等的自动识别和分类。

•语音识别：通过训练大量语音数据，可以实现对语音信号的识别和转换，用于语音助手、智能家居等。

•文本分类：通过训练大量文本数据，可以实现对文本内容的分类和情感分析，用于垃圾邮件过滤、情感识别等。

BP神经语言在计算机网络构建中的应用

BP神经语言在计算机网络构建中的应用
BP神经语言是一种模拟神经系统运行的算法，可以根据输入的数据进行学习和训练，从而实现对未知数据的预测和分类。

在计算机网络构建中，BP神经语言已经被广泛应用，具体可以体现在以下几个方面。

首先，BP神经语言可以用于网络拓扑优化。

通过对网络拓扑结构进行优化，可以提高网络的传输效率和稳定性，减少传输时延和丢包率。

BP神经语言可以根据不同的网络传输数据进行学习和适配，从而分析出最优的网络拓扑结构，实现网络传输效率的最大化。

其次，BP神经语言可用于网络安全。

随着网络技术的不断发展，网络安全问题也越来越突出。

BP神经语言可以通过学习网络风险的特征，实现网络风险的自动识别和分类，减少网络攻击和数据泄露的风险。

此外，BP神经语言也可以用来进行入侵检测和防范，对异常行为进行实时监测和预警。

第三，BP神经语言可用于网络流量调度。

在高负载的网络环境下，需要对网络资源进行合理调度，以实现更好的网络服务质量。

BP神经语言可以收集网络流量数据，分析不同类型的流量特征，从而实现对网络资源的优化调度，提高网络的传输效率和稳定性。

最后，BP神经语言还可用于预测和优化网络性能。

通过对历史网络数据的学习和分析，BP神经语言可以预测未来网络流量的趋势和变化，从而实现对网络性能的优化和协调。

此外，BP神经语言还可以对网络瓶颈问题进行深入分析，提出相应的解决方案，为网络性能提供更好的保障。

总的来说，BP神经语言在计算机网络构建中有着广泛的应用，可以帮助优化网络结构、保障网络安全、调度网络资源和提高网络性能，让计算机网络更加高效和稳定。

BP神经网络的简要介绍及应用

BP神经网络的简要介绍及应用BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）是一种基于误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络模型。

它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层都由多个神经元（节点）组成，并且每个神经元都与下一层的神经元相连。

BP网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。

前向传播时，输入数据从输入层向隐藏层和输出层依次传递，每个神经元计算其输入信号的加权和，再通过一个激活函数得到输出值。

反向传播时，根据输出结果与期望结果的误差，通过链式法则将误差逐层反向传播至隐藏层和输入层，并通过调整权值和偏置来减小误差，以提高网络的性能。

BP网络的应用非常广泛，以下是一些典型的应用领域：1.模式识别：BP网络可以用于手写字符识别、人脸识别、语音识别等模式识别任务。

通过训练网络，将输入样本与正确的输出进行匹配，从而实现对未知样本的识别。

2.数据挖掘：BP网络可以用于分类、聚类和回归分析等数据挖掘任务。

例如，可以用于对大量的文本数据进行情感分类、对客户数据进行聚类分析等。

3.金融领域：BP网络可以用于预测股票价格、外汇汇率等金融市场的变动趋势。

通过训练网络，提取出对市场变动有影响的因素，从而预测未来的市场走势。

4.医学诊断：BP网络可以用于医学图像分析、疾病预测和诊断等医学领域的任务。

例如，可以通过训练网络，从医学图像中提取特征，帮助医生进行疾病的诊断。

5.机器人控制：BP网络可以用于机器人的自主导航、路径规划等控制任务。

通过训练网络，机器人可以通过感知环境的数据，进行决策和规划，从而实现特定任务的执行。

总之，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和适应能力。

它在模式识别、数据挖掘、金融预测、医学诊断和机器人控制等领域有广泛的应用，为解决复杂问题提供了一种有效的方法。

然而，BP网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、训练时间较长等，因此在实际应用中需要结合具体问题选择适当的神经网络模型和训练算法。

语音干扰效果客观评估模板优化分析

评价主要是通过接收机解调输出语音信号的被破坏程
度来表示，通常有２种评价方法：１靠人耳对受扰语（）音进行主观评价，这种方法会受到收听人的主观因素制约；２客观评价，靠提取语音信号的特征参数，（）是根据受扰前后特征参数的变化（特征距离）来描述干扰效果［１］。在对原有评估模板进行实验数据验证过程中，发现在强干扰下主、客观评估结果存在较大误差，通过对建模方法进行分析，发现原因可能是由于复杂情况下最小二乘法的数据拟合能力不足引起的，从而引入了
Ｂ神经网络的语音干扰效果评估模型，通过实验数据加以验证。Ｐ并
【关键词】语音质量评估；ＢＰ网络；最小二乘法；拟合曲线【中图分类号】Ｔ１Ｎ９２【文献标识码】Ａ
பைடு நூலகம்
ＯｔｚｎｈｖａｏｍｐａｅｏｈｐｅｈＣｍｍｕｉｔｎＱｕｌｙｐｍｉｇｔｅＥ￣ｕｆｎＴｅｌｔｆｔｅＳｅｃｏｉｉｉｎｃｉａｔａｏｉ
ｄｍａｎＦｒｔ．ｔｅｅａｕｔｎｔｍｐａｅｂｓｎＡＲＫ— ＤｓｂｉｓｎｈａｔｑａｅｍｅｌｄＴｅｆｒｏｉ．ｉｌｓｙｈｖａｉｅｌｔａｅｏＢｌｏＳｉｕｈｕｉｇｔｅｌｓｓｕｒｔｏ．ｈｎ，ｏ１ｏｔｚｎｈｖｕｔｇｒｓｌ，Ｂｓｉｔｄｃｄ，ａｄａｎｗｅｌｔｓｂｉｓｎｈｅｗｒ．ＦｎｌｐｉｉｇｔｅｅａａｉｅｕｔｍｉｌｎＰｉｎｒｕｅｏｎｅｔｍｐａｅｉｕｌｕｉｇｔｅＢＰｎｔｏｋｉａｌｔｙ，ｔｅｈｎｗｖｌａｉｎｔｍｐａｅｉｐｏｅａｉｓｇｔｅｔｓａａｅｅａｕｔｅｌｔｓｒｖｄｖｌｕｉｈｅｔｄｔ．ｏｄｎ

语音识别中的BP神经网络改进

Improvem ent of BP N euralN etwork in Speech R ecognition
ZHANG W en jing
( S chool of C ompu ter, Beijing U n iversity of Technology, Beij ing 100022, P. R. C h ina; Techn olog ica l In form ation D epartm ent B eijing V ocat ional Co llege of A gricu lture, B eijing 102442, P. R. Ch ina)
首先进行网络初始化 STM ( m, n ) = 0, (m = 1, 2, , K; n= 1, 2, , K );
STM ( O 1, O 1 ) = a; STM ( O 1, O 2 ) = ( 1 - a )
STM ( O 1, O 1 ); 为了求得每一个输出元, i 从 1 开始一直到
将动态变化的语音特征参数序列变换为包含语音的时间动态特性且维数固定的序列, ANN 就可以利用其分类和输入输出映射能力进行语音识别。用语音状态来描述发音时各发音器官所处的状态, 每个状态可以表示不同层次的语音单位, 语音识别
47 24
科学技术与工程
7卷
就是一系列的状态及转移。基于这种思想, 采用规整网络, 将语音特征参数序列转化为状态转移矩阵 [ 3] 。语音识别采用混合级联神经网络语音识别系统, 在这个模型中, 第一级是规整网络, 然后将这组特征矢量馈入下一级 BP 网络完成语音识别。
采用 BP 网络进行语音识别实验, 实验所采用的数据通过计算机的声卡录音, 采样频率是 8 kH z, 语音数据在不同时间录音, 实验结果表明, 采用普通 BP 算法, 识别率只能达到 40% 。

BP神经网络优缺点的讨论

BP神经网络优缺点的讨论BP神经网络是一种常见的人工神经网络，因其具有训练速度快、分类精度高等优点而被广泛应用在各种领域。

然而，BP神经网络也存在着一些缺点。

优点：1. 易于训练：BP神经网络采用误差反向传递算法，可以较快地完成模型的训练过程，同时能够对训练数据进行自适应调整，从而提高分类精度。

2. 适用性广泛：BP神经网络可以用于各种分类、回归等问题，包括图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，同时可以适用于多种数据类型，如数值型、文本型等。

3. 鲁棒性强：BP神经网络能够自适应地处理噪声和错误信息，并且能够较好地处理数据中的缺失值。

4. 结构简单易实现：BP神经网络的结构相对简单，易于理解和实现，同时也便于对模型的拓展和改进。

1. 容易陷入局部最优解：BP神经网络的优化目标为最小化误差，但是其参数优化过程可能会出现陷入局部最优解的情况，而无法达到全局最优解。

2. 学习速度较慢：BP神经网络的训练过程需要大量的数据和时间来完成，而且需要通过多次迭代来优化网络参数，因此其学习速度相对较慢。

3. 对初始值敏感：BP神经网络的初始权重和偏置值会影响到模型最终的精度，因此需要进行较为精细的调整，而且有时需要多次随机初始化来选择较好的参数。

4. 难以解释：BP神经网络的内部结构过于复杂，难以解释为什么模型能够取得一定的分类精度，这会使得BP神经网络的应用和推广受到一定的限制。

总之，BP神经网络具有许多优点，如易于训练、适用性广泛、鲁棒性强和结构简单易实现等，但是它也存在着一些缺点，如容易陷入局部最优解、学习速度较慢、对初始值敏感和难以解释等。

这些缺点一方面会导致BP神经网络在某些情境下表现不佳，另一方面也为BP神经网络的拓展和改进提供了一定的思路和方向。

基于BP神经网络的雷达干扰效果评估

ｖｕｔｎｂｓｄｏｅａｅｗｏｋ，ａｄｓｍｅｅａｌｓａｅｇｖｎｉｉｅａｄ．ｌａａｉａｅｎＢＰｎｕｒｌｎｔｒｎｏｘｍｐｅｒｉｅｎｔｓｒｇｒｏｈ
Ｋｅｗｏｄ：Ｐｎｕａｅｏｋｒｄｍｍｉｆｃ；ｖｕｔｎｙｒｓＢｅｒｌｔｒ；ａａｊｎｗｒａｎｅｅｔｅａａｏｇｆｌｉ
Ａｓｒｃ：ｈｄｒ￣ｍｎｆｃｉａｐｒｎｉｄｘｔｅａａｅｔｅｒｄｍｎｅｏｍｎｅｂｔａｔＴｅｒａｊｍｉｇｅｅｔｓｎｉｏｔｔｎｅｖｌｔｈａａｊｍｉｐｒｒａｃａｆｍａｏｕｒｌａｇｆ
种了基于人工神经网络的雷达干扰效果评估的方法，并进行了举例说明。
准确、客观、捷地评估雷快达干扰效果，达干扰双方均具有重大的现实意义。本文主萋ｌ究对雷研
关键词：Ｐ神经网络；Ｂ雷达干扰效果；估评中图分类号：Ｎ７文献标识码：文章编号：０９—００（０８００１０Ｔ９Ａ１０４１２０｝２— ００— ３
的雷达干扰效果做评估时，只需将影响干扰效果因素的量化值代人，即可快捷地得出较为可靠的结果。
ｇｔｎｒｎｇ简称Ｂａｏａｉ，ｉＴｉｎＰ网络）模型是一种基于反向传播学习算法的多层网络模型，可以逼近任意连续函它
数，具有很强的非线性映射能力，且网络的中间层而

BP神经网络在声乐评价中的应用

总第254期2010年第12期计算机与数字工程C om pu t er＆D i g i t al Engi nee r i ngV01．38N o．1244B P神经网络在声乐评价中的应用。

袁剑(西安音乐学院计算机教研室西安710061)摘要评价表演者的演唱是受多个因素综合影响。

评价者在打分中受主观因素影响较大。

B P神经网络可模拟由各因素构成的非线性映射。

建立声乐评价体系，将各个评价指标客观化，使用成绩向量作为输入，经由B P神经网络输出得到合理的分数。

实验仿真表明，通过训练的B P网络可模拟一个稳定的评分系统。

关键词B P神经网络；声乐；评价模型中图分类号TP l83A ppl i cat i on ofB ac k Pr opa gat i on N eur a l N et w or ki n t he V ocal A ss es sm ent Syst emY ua n Ji an(C om put er St af f r oom，X i’a n C onser vat or y of M usi c，X i’a n710061)A bst怕ct T o gi v i ng a cor r ect as s ess m ent of a s inger’S per form ance i s af f e ct ed by m ul t i p l e f a ct or s．BP neu r al net w ork c a n si m ul at e a non l i ne ar s ys t e m．T hi s art i cle est abl i sh es t he eva l uat i on m odel．T he m o de l use sc o r e vec t or as a n i n put．B P ne ur a l ne t w or k w i U ou t pu t a n r e asonabl e s core．The r es ul t of si m ul at e s how s t hat a t r a i ned B P neur al ne t w or k c a n si m ul at e a st ead y sc or i ng s ys t em．K eyW or ds B P neu r al ne t w or k，voca l，eval uat i on m odeIC l a ss N t m■ae t T Pl831引言在声乐教学与艺术人才的选拔比赛中，对演唱者的演唱做出客观公正的评价至关重要，通常以打分求平均值的方法来量化评价的结果。

BP神经网络的研究分析及改进应用

BP神经网络的研究分析及改进应用一、本文概述本文旨在对BP（反向传播）神经网络进行深入的研究分析，并探讨其在实际应用中的改进策略。

BP神经网络作为领域的重要分支，已经在模式识别、预测分析、自适应控制等多个领域展现出强大的应用潜力。

然而，随着数据规模的扩大和应用场景的复杂化，传统的BP 神经网络也暴露出诸如训练速度慢、易陷入局部最优解、泛化能力弱等问题。

因此，本文希望通过理论分析和实证研究，提出针对性的改进方法，以提升BP神经网络的性能，进一步拓展其应用范围。

本文将首先回顾BP神经网络的基本原理和发展历程，分析其在现有应用中的优势和局限。

接着，从算法优化、网络结构设计和硬件加速等方面探讨改进BP神经网络的途径。

算法优化方面，将研究如何结合现代优化理论，如遗传算法、粒子群优化等，改进BP神经网络的权值更新规则和训练策略。

网络结构设计方面，将探讨如何通过增加隐藏层、调整神经元连接方式等方式提升网络的复杂度和表达能力。

硬件加速方面，将研究如何利用专用硬件（如神经网络处理器、图形处理器等）提高BP神经网络的训练速度和推理效率。

本文将通过具体的应用案例，验证所提出改进方法的有效性。

这些案例将涵盖不同领域的数据集，旨在全面评估改进BP神经网络在不同场景下的表现。

通过本文的研究，我们期望能够为BP神经网络的发展和应用提供新的思路和方法，推动其在领域的更广泛应用。

二、BP神经网络的基本原理BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种基于误差反向传播算法的多层前馈网络。

它的基本原理主要包括两个过程：前向传播和反向传播。

前向传播过程中，输入信号从输入层开始，通过隐藏层，最终到达输出层。

在每一层，每个神经元的输出都是其输入与权重的加权和，再经过激活函数的转换得到。

这个过程主要是将输入的信息逐层传递，直到得到网络的输出结果。

然而，由于网络初始权重的随机性，初次前向传播得到的结果往往与实际期望的输出存在误差。

这时就需要进行反向传播过程。

BP网络在语音识别中的应用

对抽样后的波形序列进行 FFT 变换，即得到同样点数的频域序列。因为 FFT 变换得到的频谱是对称的，所以只需选取一半的序列，由此又可以进一步减少计算量。如此得到的序列对应着 0~2205Hz 上频谱的抽样。
对于一句 “hello”，大约持续 0.6s，用 44100Hz 的 CD 音质录制下来有 26460 个点，经过时域抽样和频谱截半后，只剩 1323 个点。
di
（x ），则判
x∈ωm
K 近邻法：由于最近邻法只根据待识模式最近的一个样本的类别
而决定其类别，通常称为 1-NN 方法。为了克服单个样本类别的偶然
性以增加分类的可靠性，我们可以考察待识模式的 k 个最近邻样本，
这 k 个最近邻元中哪一类的样本最多，就将 x 判属哪一类。设 k1 ，k2 ，
人发声器官发声的频域集中在 500~2000Hz。因此，为了减轻后续算法的耗时，没必要保留完整频谱，只需得到在此频段上的频谱即可。先对波形进行抽样。例如对原先采样频率为 44100Hz 的 CD 音质声音，对其每隔 10 个点抽一个样，根据奈奎斯特定律，重建信号的最高频率为抽样频率 4410Hz 的一半，即 2205Hz，已基本覆盖人的语音范围。
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ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
2013 年第 1 期
ＢＰ网络在语音识别中的应用
周琍（中国人民解放军蚌埠汽车士官学校，安徽蚌埠 233011）
【摘要】本文选取 BP 神经网络作为识别方法，通过自身的机器学习，构建出一个对特定人、小词汇量、孤立词的语音识别系统，而且用 matlab 封装成友好便捷的图形用户界面，很好的实现了人机交互，实验结果可行。

bp神经网络的应用综述

bp神经网络的应用综述近年来，随着人工智能（AI）发展的飞速发展，神经网络技术也在迅速发展。

BP神经网络是一种能够将输入大量信息并有效学习并做出正确决策的广泛应用的深度学习算法。

它的强大的学习能力令人印象深刻，从很多方面来看都是一种具有潜在潜力的技术。

在科学和工程方面，BP神经网络的应用非常广泛。

它可以用于模式识别，数据挖掘，图像处理，语音识别，机器翻译，自然语言处理和知识发现等等。

当可用的数据量很大时，BP神经网络可以有效地自动分析和提取有用的信息，从而有效地解决问题。

例如，在图像处理领域，BP神经网络可以用于图像分类、目标检测和图像语义分析。

它能够以准确的速度检测目标图像，包括人脸、行人、汽车等等，这在过去难以实现。

在机器翻译等技术中，BP神经网络可以用于语义分析，以确定机器翻译的正确语义。

此外，BP神经网络还可以用于人工智能的自动控制，例如机器人与机器人感知、模式识别、语音识别和控制系统。

除此之外，BP神经网络还可以用作在计算机游戏和科学研究中的决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。

总而言之，BP神经网络是一种具有广泛应用的深度学习算法，它能够自动处理大量复杂的信息，并能够做出正确的决策。

它可以用于各种科学和工程任务，如模式识别、机器翻译、图像处理、语音识别、机器人感知及自动控制等领域。

此外，它还可以用于决策支持系统，以便帮助决策者做出正确的决策。

BP神经网络在许多领域都具有巨大的潜力，希望以后能得到更多的研究和应用。

因为随着计算机技术的发展，BP神经网络在未来有望发挥更大的作用，帮助人们实现和科学研究的突破。

BP神经网络的潜力巨大，尽管它的应用前景十分广阔，但许多研究仍然存在挑战。

因此，有必要开展更多的研究，并利用其强大的特性，尽可能多地发掘它的潜力，以便最大限度地利用它的优势。

我们期待着BP神经网络会给人类的发展带来更多的惊喜。