基于BP神经网络的语音识别技术
基于深度学习的语音识别技术研究
基于深度学习的语音识别技术研究随着人工智能技术的发展，语音识别技术也日渐成熟。
从最初的基于模板匹配的语音识别到后来的基于统计学习的语音识别，再到今天的基于深度学习的语音识别，语音识别技术已经不再是未来科技，而是已经进入了我们的日常生活。
一、基于深度学习的语音识别技术深度学习技术是人工智能领域的热门技术之一，因其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的卓越表现而备受关注。
深度学习算法通过模拟人脑的神经元网络实现对输入数据的多层抽象表示和处理。
而在语音识别任务中，深度学习算法可以通过对音频信号的建模和自适应模型训练来有效降低语音识别的误识别率。
目前基于深度学习的语音识别技术主要包括深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等多种模型。
其中，DNNs是基于前馈神经网络实现的语音识别模型，通过多个隐层抽象输入特征，将输入的音频信号映射到语音单元上，通过输出层的激活函数可以得到对音频信号的识别结果。
CNNs则是通过卷积层和池化层实现特征的提取和降维，然后再使用全连接层实现的识别。
而LSTM则是基于循环神经网络实现的模型，对于长序列信号的记忆、建模和识别效果尤为出色。
二、深度学习技术的优点相对于传统语音识别算法，深度学习技术具有以下优点：1. 非线性特征提取: 传统语音信号的特征提取通常采用Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients, MFCCs）等算法，而深度学习技术可以通过多层的非线性变换实现更为复杂的特征提取。
2. 优秀的分类性能: 深度学习算法可以通过大规模数据训练和模型自适应调整，从而获得优秀的分类性能，尤其对于噪声干扰、口音变化等情况的适应能力更强。
3. 高效的训练方法: 深度学习算法可以使用反向传播算法实现模型训练，而且可以结合GPU等并行计算技术加速训练完成。
基于BP神经网络的语音情感识别研究
基于BP神经网络的语音情感识别研究作者：徐照松元建来源：《软件导刊》2014年第04期摘要：随着科技的迅速发展，人机交互越来越受到人们的重视，语音情感识别更是学术界研究的热点。
将BP神经网络算法用于语音情感识别研究，并在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于SVM算法分类精度提高了5%。
关键词关键词：语音情感识别；BP神经网络；SVM中图分类号：TP302文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）004001103作者简介作者简介：徐照松（1990-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、语音情感、智能计算；元建（1986-），男，广西师范学院计算机与信息工程学院硕士研究生，研究方向为数据挖掘、智能计算。
0 引言随着科技的迅速发展，人机交互显得尤为重要。
语音是语言的载体，是人与人之间交流的重要媒介。
相较于其它交流方式而言，语音交流更加直接、便捷。
近年来，随着人机交互研究的不断深入，语音情感识别更成为了学术界研究的热点，其涉及到信号处理、模式识别、人工智能等相关领域。
语音中除了能够传达语义信息外，还包含了一些情感信息，然而这些情感信息往往被人们所忽略[3]。
语音情感识别实际上是利用计算机所提取的语音信号特征来判断其属于哪一类情感。
利用模式识别方法研究语音情感识别的文献较多，朱菊霞[4]等使用SVM算法对语音情感进行识别，并取得了86%的识别率。
余华[5]等使用粒子群算法优化神经网络来进行语音情感识别，识别率较高。
BP神经网络是神经网络的一种，属于多层前馈神经网络，与其它神经网络算法所不同的是采用了反向传播的学习算法，不断地计算输出端的误差向回传递来进行权值调整，从而达到误差最小的效果。
文中结合了BP神经网络的优点，将其用于语音情感识别研究中，并且在汉语情感数据集上进行了相关实验，识别的准确率达到了91.5%，相较于其它方法提高了5%。
基于神经网络的语音情感识别
ｔａｉｎｓ ａ ｂｅｔｔｅｒ ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｅｍｏｔｉｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｍｅｌ－Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒａｌ Ｃｏｅｍｃｉｅｎｔｓ（ＭＦＣＣ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｍａｉｎ ｇｏａｌ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｓ ｔｏ ｓｅａｒｃｈ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｕｓｅｆｕｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｗｉｔ ｈ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｅｍｏｔｉｏｎｓ， ａｎｄ ｆ ｉｎｄ ａ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍ ｏｄｅｌ ｔｏ ｍ ａｋｅ ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｉｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ ｙ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ，ａｎｄ ｃｒｅａｔｅｓ ｔｈｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｉｃｋｓ－ｕｐ ｔ ｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔ ｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇ ｎ ａ１． Ｔｈｅｎ ｉｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｅｆｅｃｔ ｉｎ ｅｍｏｔｉｏｎ—ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｔｈｏｓｅ ｃｏｍｍｏｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｐｉｔｃｈ，ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｅｎｅｒｇ ｙ ，ｆｏｒｍａｎｔ ａｎｄ
深度神经网络在语音识别中的应用
深度神经网络在语音识别中的应用一、引言语音识别是一项具有挑战性的技术，其能够将口语转化为可执行命令或可供存储的文本。
随着科技的进步，语音识别已经成为了许多设备和应用程序中必备的功能，如语音助手、语音搜索等。
本文将探讨深度神经网络在语音识别中的应用以及其优势。
二、深度神经网络深度神经网络（deep neural network，DNN）是一种人工神经网络的模型，它由多个非线性变换层堆叠而成，一般具有深度超过两层。
每个层的参数是由前面各层的特征自动地学习生成的。
深度神经网络在图像处理、自然语言处理、声音识别等方面具有广泛的应用。
三、深度神经网络在语音识别中的应用在语音识别技术中，深度神经网络起到了重要作用。
当前，深度神经网络已经在许多领域及各个层面展现出了杰出的性能。
而在语音识别中，它也为语音模型的建立提供了新的途径。
传统上，语音识别使用的是基于隐马尔可夫模型和贝叶斯网络等方法。
然而，随着深度神经网络技术的发展，人们不再需要将大量的特征提取和手动设计语音模型。
相反，深度神经网络使用端到端的数据驱动训练方法，从原始语音信号中学习包含有关发音、语速、音量等方面的特征，然后通过模拟出人类大脑处理语言信息的过程来实现语音识别。
深度神经网络的语音识别系统可分为前端和后端。
前端主要是将语音信号转化为一个特征向量，而后端将该向量转化为文字。
前端通常使用声学处理来分析信号，比如将信号转化为声谱图。
在后端部分，深度神经网络负责处理前端产生的数据，识别出语音中的文本信息。
深度神经网络采用的是序列模型，其目的是将语音序列映射到文字或者指令序列中。
四、深度神经网络在语音识别中的优势相对于传统的语音识别方法，深度神经网络在语音识别中具有以下优势：1、端到端训练，减少了特征工程流程的复杂度。
深度神经网络通过自己学习语音特征，无需专家买服务，从而减少了对人类专业知识的依赖。
2、提高了准确性。
深度神经网络在数据驱动下对语音数据的处理更加精细，通过节省特征处理步骤，使其能够更好地适应数据，从而提高语音识别的准确率。
基于深度神经网络的语音合成技术
基于深度神经网络的语音合成技术深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种通过构建多层神经元来模拟人脑神经网络的一种机器学习算法。
近年来，深度神经网络在各个领域取得了巨大的成功，尤其是在语音合成技术方面。
本文将介绍基于深度神经网络的语音合成技术及其应用。
一、深度神经网络的语音合成原理深度神经网络的语音合成技术是基于机器学习的方法，通过训练神经网络模型来学习声学特征和语音模型。
其基本原理如下：1. 数据预处理：首先，需要获取大量的音频数据进行训练。
这些音频数据需要进行预处理，包括音频采样、声学特征提取等步骤。
2. 特征提取：接下来，使用特征提取算法从音频数据中提取出一系列的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency Cepstral Coefficients，MFCC）等。
3. 训练模型：将提取的声学特征作为神经网络的输入，通过大量的训练数据对神经网络进行训练，使其学习到音频数据中的潜在模式和规律。
4. 语音合成：训练完成后，使用训练好的深度神经网络模型来合成语音。
通过输入文本（文本到语音合成，Text-To-Speech，TTS），神经网络模型可以生成相应的声学特征，然后将其转化为音频信号。
二、基于深度神经网络的语音合成技术的优势基于深度神经网络的语音合成技术相较于传统方法具有以下优势：1. 自然度高：深度神经网络可以模拟人脑神经网络的结构，能够更好地捕捉语音的声学特征和语义信息，因此生成的语音更为自然、流畅。
2. 灵活性强：深度神经网络可以根据不同的训练数据和模型结构进行灵活调整，可以适应不同语种、口音和语音风格的合成需求。
3. 学习能力强：深度神经网络具有很强的学习能力，通过大量的训练数据和迭代优化训练过程，可以不断提高语音合成的质量和准确性。
4. 实时性好：基于深度神经网络的语音合成技术可以实时生成语音，响应速度快，适用于各种实时系统和应用场景。
三、基于深度神经网络的语音合成技术的应用基于深度神经网络的语音合成技术在多个领域有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 语音助手：如智能手机的语音助手、智能音箱等，基于深度神经网络的语音合成技术可以生成自然流畅的语音回应用户的指令和问题。
语音识别技术(数学建模)
amplitude
Energy
5 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 x 10
4
3
ZCR
300 400 500 600 700 800
2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 x 10
4
5.4图 5.1.4 快速傅里叶转换（FTT） 由于信号在时域上的变化通常很难看出其特性， 所以通常将它转换成频域上 的能力分布来观察，不同的能量分布，就代表不同的语音特性。故乘上汉明窗后 每个音框还需经过FTT以得到频域上的能量分布。 乘上汉明窗的主要目的， 是要加强音框左端和右端的连续性，这是因为在进 行FFT 时， 都是假设一个音框内的讯号是代表一个周期性讯号，如果这个周期性 不存在， FFT 会为了要符合左右端不连续的变化，而产生一些不存在原讯号的能 量分布，造成分析上的误差。当然，如果我们在取音框时，能够使音框中的讯号 就已经包含基本周期的整数倍， 这时候的音框左右端就会是连续的，那就可以不 需要乘上汉明窗了。但是在实作上，由于基本周期的计算会需要额外的时间， 而 且也容易算错，因此我们都用汉明窗来达到类似的效果。 5.1.5 三角带通滤波器 将能量频谱能量乘以一组20个三角带通滤波器， 求得每一个滤波器输出的对 数能量（Log Energy） 。必须注意的是：这20个三角带通滤波器在梅尔频率（Mel Frequency）上是平均分布的，而梅尔频率和一般频率f的关系式如下：
7
mel(f)=2595*log 10 (1+f/700) 或是 mel(f)=1125*ln(1+f/700) 梅尔频率代表一般人耳对于频率的感受度，由此也可以看出人耳对于频率f 的感受是呈对数变化的：在低频部分，人耳感受是比较敏锐；在高频部分，人耳 的感受就会越来越粗糙。 定义若干个带通三角滤波器(k)，0<=m<=M，M为滤波器个数，其中心频率为 f(m),每个带通三角滤波器的频率响应为：
深层神经网络在语音识别中的应用
深层神经网络在语音识别中的应用近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习作为其中的一种算法，逐渐在许多领域发挥着重要的作用。
其中，深层神经网络（Deep Neural Network，DNN）作为深度学习的核心之一，已经被广泛应用于语音识别领域，取得了显著的进展。
本文将介绍深层神经网络在语音识别中的应用及其技术原理。
一、语音识别技术语音识别技术，指的是通过计算机对人类语音进行分析和处理，将其转化成可供计算机理解和处理的数据格式，从而完成语音识别的过程。
语音识别技术的应用非常广泛，如语音控制、语音翻译、语音搜索、语音识别等。
其中，语音识别技术在自然语言处理领域中扮演着重要的角色，被广泛应用于智能家居、智能手机、语音助手等领域。
二、深度学习及其在语音识别中的应用1.深度学习深度学习（Deep Learning），属于机器学习的一种，是指利用神经网络等算法，通过多层次的参数化学习，从海量数据中挖掘出数据的内在规律或特征，并利用这些特征进行预测、分类等任务。
深度学习的一个重要特点是，在生产和学习数据集之间不存在人工设计的特征提取器，而是直接从原始数据中学习。
2.深层神经网络深层神经网络是深度学习的基础，它是一种模仿人类神经系统结构的计算模型，由多层神经元组成。
每层神经元完成特定的特征提取任务，把上一层的输出作为输入，并通过激活函数将这些值转换为下一层的输入。
深层神经网络的训练过程需要大量的数据来指导权值的学习，并且在训练时需要进行大量的迭代，才能获得较高的准确度。
3.深层神经网络在语音识别中的应用深层神经网络在语音识别中的应用主要分为两种方法：基于声学模型的深度神经网络（Deep Neural Network Acoustic Model，DNN-HMM）和基于端到端的深度神经网络（End-to-End Deep Neural Network，E2E-DNN）。
基于声学模型的深度神经网络是在传统的语音识别体系中引入深层神经网络，主要任务是提取语音信号的高层抽象特征，然后通过隐马尔可夫模型（Hiden Markov Model，HMM）将这些特征转化为对应的词语或拼音。
基于深度自编码器神经网络完成语音识别的预训练方法
基于深度自编码器神经网络完成语音识别的预训练方法 深度自编码器神经网也是一种无监督模型，其输出向量与输入向量同维，训练的目标是使其目标值等于输入值，即尝试逼近一个恒等函数。
这样就可以将其隐层激活值看作为对原始数据的压缩表示或有效编码。
通常也采用逐层贪婪训练法来训练深度自编码器神经网。
每次采用基于随机梯度下降的BP算法来训练仅一个隐层的自编码器神经网，然后将其堆叠在一起构成深度网络。
这样的深度自编码器网络也被称为栈式自编码器神经网络。
其训练过程如下：先利用原始输入数据训练一个单隐层自编码器网络，学习其权重参数，从而得到第一个隐层。
然后将其隐层神经元激活值组成的向量作为输入，继续训练一个新的单隐层自编码器网络，从而得到第二个隐层及其权重参数，以此类推。
同样，最后增加一个Softmax层作为输出。
这样也能构成一个自下而上的前馈深层且具有区分性的DNN，并能得到其网络参数的一个有效初值，可以对其进行进一步的基于BP算法的有监督精调训练。
DNN-HMM 对DNN首先进行无监督的预训练，然后进行有监督的调整是DNN-HMM声学模型能够成功应用于语音识别任务，并在性能上超越GMM-HMM的主要原因之一。
无监督预训练避免了有监督训练时常常过拟合于泛化能力很差的局部极值点的问题，而逐层的贪婪训练弥补了梯度消失问题带来的影响。
然而深度学习技术发展迅猛，从近年的研究进展看，预训练的重要性日益降低：①使用海量数据进行训练能有效避免过拟合问题，Dropout等随机优化算法的出现，也极大提高了DNN模型的泛化能力；②采用整流线性单元（Rectified Linear Units, ReLU）作为激活函数，以及采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），这种深度网络结构也成功的减小了梯度消失问题的影响。
下面将简短介绍一下ReLU和CNN。
ReLU 相关的研究表明，采用基于ReLU激活函数的DNN与基于Sigmoid激活函数的DNN相比，不仅可以获得更好的性能，而且不需要进行预训练，可以直接采用随机初始化。
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。
BP神经网络原理及应用
BP神经网络原理及应用BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于梯度下降算法的多层前馈神经网络，常用于分类与回归等问题的解决。
BP神经网络通过反向传播算法，将误差从输出层往回传播，更新网络权值，直至达到误差最小化的目标，从而实现对输入模式的分类和预测。
BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入的特征向量，隐藏层负责将输入特征映射到合适的高维空间，输出层负责输出网络的预测结果。
每个神经元与其前后的神经元相连，每个连接都有一个权值，用于调整输入信号的重要性。
BP神经网络利用激活函数（如sigmoid函数）对神经元的输出进行非线性变换，增加网络的非线性表达能力。
1.前向传播：将输入信号传递给网络，逐层计算每个神经元的输出，直至得到网络的输出结果。
2.计算误差：将网络输出与期望输出比较，计算误差。
常用的误差函数包括平方误差和交叉熵误差等。
3.反向传播：根据误差，逆向计算每个神经元的误差贡献，从输出层往回传播到隐藏层和输入层。
根据误差贡献，调整网络的权值和阈值。
4.更新权值和阈值：根据调整规则（如梯度下降法），根据误差贡献的梯度方向，更新网络的权值和阈值。
1.模式识别与分类：BP神经网络可以通过训练学习不同模式的特征，从而实现模式的自动分类与识别。
例如，人脸识别、文本分类等。
2.预测与回归：BP神经网络可以通过历史数据的训练，学习到输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测与回归分析。
例如，股票价格预测、天气预测等。
3.控制系统：BP神经网络可以用于建模和控制非线性系统，实现自适应、自学习的控制策略。
例如，机器人控制、工业过程优化等。
4.信号处理与图像处理：BP神经网络可以通过学习复杂的非线性映射关系，实现信号的去噪、压缩和图像的识别、处理等。
例如，语音识别、图像分割等。
5.数据挖掘与决策支持：BP神经网络可以根据历史数据学习到数据之间的相关关系，从而帮助决策者进行数据挖掘和决策支持。
基于卷积神经网络的语音识别技术研究
基于卷积神经网络的语音识别技术研究语音识别技术是人工智能的重要研究领域之一，其核心是自然语言处理。
目前，基于深度学习的语音识别技术已经被广泛应用于语音助手、智能家居、智能客服等领域。
其中，卷积神经网络(CNN)作为一种成功的深度学习架构，在语音识别中也发挥着非常重要的作用。
一、卷积神经网络的基本结构卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层等组成。
其中，卷积层是CNN的核心层次，用来提取语音信号中的特征特征，应用复杂的函数实现了从原始输入到特征提取的映射。
池化层用来对特征进行降维和抽样。
全连接层将特征提取出来的特征进行整合和分类。
整个CNN模型在训练过程中通过反向传播算法自动学习如何从语音信号中提取信息，从而实现了语音识别。
二、卷积神经网络的优点相比传统的语音识别方法，卷积神经网络具有以下优点：1.神经网络能够自动学习语音信号中的特征，避免了繁琐的人工特征提取过程。
2.卷积层的卷积核可以实现对语音信号的局部响应，提高了对信号变化的适应性。
3.卷积神经网络具有高度的灵活性，能够适应不同噪音水平和说话人口音的输入环境，并且模型参数也不需事先平衡。
三、卷积神经网络语音识别的研究问题和解决方案虽然卷积神经网络在语音识别领域具有良好的应用前景，但在实际应用中也存在一些问题。
主要问题如下：1.数据量问题：语音是一个高度动态的信号，需要大量的样本数据才能有效地训练模型。
目前，不同语种及不同口音的大规模数据集仍然是绝大多数研究所面临的难题。
2.语音噪声问题：噪声对语音识别的影响极大，尤其在实际应用环境中，噪声较多，因此如何对卷积神经网络进行优化以适应不同的噪音环境是一个很重要的问题。
3.实时性问题：语音识别在实际应用中需要达到实时性，即输入语音信号到输出文字结果的时延要达到可接受的范围。
如何快速适应语音信号的变化并实现实时性也是一个重要的问题。
针对以上问题，研究人员提出了以下解决方案：1.数据增强：通过降噪、语速变换、声道增强等技术，扩充数据的变化范围，提高模型的鲁棒性和分类效果。
bp神经网络3篇
bp神经网络第一篇：BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种最为经典的人工神经网络之一，它在模拟神经元之间的信息传输和处理过程上有很高的效率，可以被应用于多种领域，如图像处理、模式识别、预测分析等。
BP神经网络的核心思想是通过将神经元之间的权值调整来达到优化网络结构的目的，从而提高网络的准确率和泛化能力。
BP神经网络包含三个基本部分：输入层、隐层和输出层。
其中，输入层用于接收原始数据，隐层是神经元之间信号处理的地方，而输出层则用于输出最终的结果。
与其他的神经网络不同，BP神经网络使用了反向传播算法来调整神经元之间的权值。
这个算法是一种基于梯度下降的优化方法，通过最小化目标函数来优化权值，从而获得最小的误差。
具体来说，反向传播算法分为两个步骤：前向传播和反向传播。
前向传播是指从输入层开始，将数据经过神经元的传递和处理，一直到输出层，在这个过程中会计算每一层的输出值。
这一步完成后，就会得到预测值和实际值之间的误差。
接着，反向传播将会计算每个神经元的误差，并将误差通过链式法则向后传播，以更新每个神经元的权值。
这一步也被称为误差反向传播，它通过计算每个神经元对误差的贡献来更新神经元之间的权值。
总的来说，BP神经网络的优点在于其具有灵活性和较高的准确率。
但同时也存在着过拟合和运算时间过长等问题，因此在实际应用中需要根据实际情况加以取舍。
第二篇：BP神经网络的应用BP神经网络作为一种人工智能算法，其应用范围非常广泛。
以下是BP神经网络在不同领域的应用案例。
1. 图像处理BP神经网络在图像处理方面的应用主要有两个方面：图像分类和图像增强。
在图像分类方面，BP神经网络可以通过对不同特征之间的关系进行学习，从而对图像进行分类。
在图像增强方面，BP神经网络可以根据图像的特征进行修复和增强，从而提高图像的质量。
2. 股票预测BP神经网络可以通过对历史数据的学习来预测未来股市趋势和股票价格变化，对投资者提供参考依据。
3. 语音识别BP神经网络可以对人声进行测量和分析，从而识别出人说的话，实现语音识别的功能。
BP神经网络应用于孤立词语发音识别的研究
Ａ ｓｒｃ ｂｔ ｔ ａ
Ｔ ｅｌ ｒｉｇｐｉｃｐｅｏ Ｂ ｒｆ ｉ ｅｒ ｅ ｏ （ Ｎ ｈ ａｎｎ ｒ ｉｌ ｆ Ｐ Ａｔ ｃ ｌ ｕａ Ｎ ｔ ｒ Ａ Ｎ）ａ ｄｔｅｂｓ ｅｒ ｏ ｐ ｅｈｒｃｇｉｏ ｔ ｄ ｃｄｉ ｔｉ ｅ ｎ ｉ ａＮ ｉ ｌ ｗ ｋ ｎ ａｉ ｔ ｏｙ ｎｓｅｃ ｏｎ ｉ ｉ ｉ ｒ ｕｅ ｓ ｈ ｃｈ ｅ ｔｎ ｓｎ ｏ ｎｈ
姜 占 孙 燕２ 才
（ 海 师 范 大学 物 理 系 青 青 海 西 宁 ８ ００ ） １０ ８
（ 海民族学 院计算机科学 与技 术系 青
青海 西宁 ８ ００ １０７）
摘 要
介 绍 了Ｂ Ｐ神 经 网络 的 学 习规 则 和用 于 语 音 识 别 的基 本 原 理 ， 立 了 一 个 用 于 常 用 孤 立 词 语 音 识 别 的 Ｂ 建 Ｐ神 经 网络 ， 选
总 数为Ⅳ则 误差的 为Ｅ ＝ ∑Ｅｎ， 学习 ，平方 均值 Ａ — １ （） Ａ为 Ｅ
的 目标函数 ， 它是 网络所有 权值和阈值 以及输入信号 的函数 ， 学 习的 目的是使 Ｅ 达到最小 。
记 （） ｎ ＝∑ｗ（）（） 为 到 元 前 入的 数， ｉ ｙｎ， 加 单 输 个 ￣ ｉ Ｐ ｎ
０ 引 言
—
差 ÷ （，输 端 的 方 差 瞬 值 Ｅ） 为 ｎ则 出 总 平 误 的 时 为 （ ＝ ） ｎ
｝∑ ｎ， 包括 的 出 元， 练 本 中 本 （） 其中ｃ 所有 输 单 设训 样 集 样
．
语音 信号是非平稳 的随机复杂信号 。目前用于语音识别 的 模型主要 有 ： 态时 间规整 （ Ｔ ， 动 Ｄ Ｗ） 隐马 尔可 夫模 型 （ ＭＭ） Ｈ ， 神经 网络 （ Ｎ ， Ｎ ） 分类模 型 （ Ｖ 等 。它 们用 于语 音 识别 的不 Ｓ Ｍ） 同场合 ， 各有所 长。Ｎ Ｎ就是模 仿人 脑 工作 方式 而设 计 的一种 机器 ， 以用软件 在计算 机 上仿 真 ； Ｎ能 够通 过 学习 ， 取知 可 Ｎ 获 识并 解决问题 。Ｎ 中的 Ｂ Ｎ Ｐ神经 网络 诞生 于 １８ ９ ６年 ， 是基 它
一种基于优化小波神经网络的语音识别
目前 ， 工神 经 网络 已经 成 为语 音 识 别 领域 的 人
维普资讯
第３ ５卷第 ２期
２０ ０ ８年 ２月
应
用
科
技
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Ａｐ ｌ ｄ Ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｐ ｉ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｅ
文章编 号 ：０ ９— ７ Ｘ（０ ８ ０ ０ １ ０ １ ０ ６ １ ２ ０ ） ２— ０ ７— ４
一
种基 于优 化 小 波神 经 网络 的语 音识 别
陈立伟 ， 宋宪晨 ， 东升 ， 洪利 章 杨
（ 尔 滨 工程 大 学 信 息 与 通 信 工 程 学 院 ， 哈 黑龙 江 哈 尔滨 １００ ） ５ ０ １
摘
要： 在以往的 Ｂ Ｐ小波神经网络 中， 最常用 的学 习算法是 Ｂ Ｐ算 法 ，Ｐ算法实质上就是梯度 下降法 ， Ｂ 是一种
局部搜索算法 ， 梯度 下降法使得 网络极 易陷入局部最小值 ， 而使得 网络训练结果不尽人意 ， 从 搜索成功概 率低．
取代传统的梯度下降法 ， 利用粒子群算法对小波神经网络 中的参数进行优化 ． 然后利用基 于粒 子群优化 （ Ｓ Ｐ Ｏ）
的小 波 神 经 网络 进 行 抗 噪 声 语 音 识 别 实 验 ， 真 结 果 表 明 ， Ｂ 仿 与 Ｐ网 络 相 比 ，Ｓ Ｐ Ｏ算 法 在 迭 代 次 数 、 函数 逼 近 误
差、 网络性 能方 面均优 于 Ｂ Ｐ网络 ， 系统的识别 率也得 到较大 的提 高． 关键词 ： 粒子群优化 ； 小波神经网络 ； 语音识别 ； 噪声 抗
中 图分 类 号 ：Ｎ １ ． Ｔ ９ １７ 文献标识码 ： Ａ
开题报告：基于BP神经网络的技术创新
开题报告：基于BP神经网络的技术创新一、研究背景随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，BP神经网络逐渐成为人工智能领域中非常重要的一个分支。
BP神经网络是一种有监督学习神经网络，主要应用于分类和回归问题，优化算法主要是通过反向传播来实现的。
BP神经网络不仅能够应用于传统的图像识别和语音识别等领域，也能应用于更广泛和复杂的领域，如自然语言处理、数据挖掘、金融分析等等。
因此探究BP 神经网络技术的创新是非常有意义的研究方向。
二、研究目的与意义本次研究的目的是通过分析BP神经网络的优缺点，探究如何在该算法的基础上进行技术创新，并运用其在一些实际应用中，以解决一些实际问题。
本研究的意义在于：1.为人工智能领域的发展提供参考和思路。
2.推动BP神经网络技术在实际应用中的广泛普及和进一步发展。
3.实现一些实际问题的解决。
三、研究内容本研究计划分成以下三个部分：1.BP神经网络算法的基本原理和流程。
2.探究BP神经网络算法的优缺点，并进行技术创新。
3.将BP神经网络算法应用于一些实际问题中，以展示其在实际应用中的价值和优势。
四、研究方法本研究主要采用以下两种方法：1.理论分析法：通过文献查阅和分析，了解BP神经网络的相关原理和流程，研究其优缺点，并探究如何进行技术创新。
2.实例分析法：选择一些实际数据和问题，将BP神经网络算法应用于其中，并研究优化算法的效果和实际应用的价值。
五、研究计划本研究计划分成以下三个阶段：1.研究BP神经网络算法的基本原理和流程，分析其优缺点。
–时间安排：2周。
–完成任务：理论分析报告。
2.探究BP神经网络算法的优缺点，并进行技术创新。
–时间安排：4周。
–完成任务：技术创新实验报告。
3.将BP神经网络算法应用于一些实际问题中，以展示其在实际应用中的价值和优势。
–时间安排：4周。
–完成任务：实例分析报告。
六、预期成果通过本次研究，预期能够达到以下成果：1.综合了解BP神经网络的优缺点。
2.探究BP神经网络在技术创新方面的前景。
BP网络在语音识别中的应用
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。
科技信息
○ＩＴ 论坛○
ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
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。
基于深度学习的语音识别技术研究综述
基于深度学习的语音识别技术研究综述一．引言语音识别是指将语音信号转换为文字信息的过程。
目前，随着人工智能技术的发展和深度学习算法的成熟，语音识别技术已经取得了长足的进步。
基于深度学习的语音识别技术是当前研究的热点之一，本文将对其进行综述。
二．深度学习的基本原理深度学习是一种通过训练神经网络进行自动化学习的机器学习技术。
其基本原理是利用多层神经网络模拟人类大脑的信息处理过程，通过不断的学习和优化，从而获得对大量复杂数据的理解和处理能力。
三．基于深度学习的语音识别技术的应用领域基于深度学习的语音识别技术广泛应用于语音识别系统、智能家居、智能客服、语音翻译、语音搜索等领域。
其中，语音识别系统是应用最为广泛的领域之一，主要包括自动语音识别、语音合成和语音交互接口。
四．基于深度学习的语音识别技术的主要算法基于深度学习的语音识别技术的主要算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
其中，LSTM算法在语音识别任务中表现较好。
五．基于深度学习的语音识别技术的关键技术研究基于深度学习的语音识别技术的关键技术研究主要包括提取语音特征、建模、声学模型优化、语言模型和声学模型的联合训练等方面。
其中，声学模型优化是提高语音识别精度的主要手段之一。
六．基于深度学习的语音识别技术的评价指标基于深度学习的语音识别技术的评价指标主要包括准确率、召回率、识别率、敏感度和特异性等。
其中，准确率是评价语音识别系统性能的重要指标。
七．基于深度学习的语音识别技术的未来发展趋势基于深度学习的语音识别技术将继续发展并得到广泛应用。
未来发展趋势主要包括多语言识别、语音情感识别、语音同步翻译、基于语义模型的语音识别等方面。
八．结论基于深度学习的语音识别技术已经成为语音识别领域的核心技术之一，其应用领域和发展前景广阔。
对于语音识别系统的开发者和研究者而言，了解和掌握基于深度学习的语音识别技术将是非常有意义的。
基于HMM和BP神经网络的语音识别的研究
ｔｉｖｅ ｇｏｏｄ ａｎｄ ｂａｄ ｐｏｉｎｔｓ，ｏｒｇａｎｉｃａｌｌｙ ｕｎｉｆｉｅｓ ｔｗｏ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ，ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｎｈａｎｃｅｄ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎ ｉｔｉｏｎ
ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ａ ｎ ｄ ｔｈｅ ｒａｔｅ ｏｆ ａｃｃｕｒａｃｙ．
日ｌ语☆识别《统框目
技 术等 的发展 ，使得 能满 足各 种需要 的语 音 识别 系 统实 现 成 为可
图 １ 语 音 识别 系统
能 。近 二三十 年来 ，语 音识 别在 工 业 、军事 、交 通 、医学 、民用诸 方
－４＞·寺 ·÷ ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·孛 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·幸 ·牵 ·牵 ·夺 ·牵 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·牵 ·夺 ·夺 ·夺 ·寺 ·夺 ·夺 ·夺 ·夺 ·寺
意 图 它是一 门涉及 面很 广 的交叉 学科 ，与计 算机 、通 信 、语音 语
僻剩 Ｔ
言 学 、数 理统 计 、信号 处理 、神经 心理 学 和人 工智 能 等学 科 都有 着
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密切 的关 系。随着 计算 机技术 、模式 识 别 和信 号处 理技 术 及 声学
面 ，特 别是 在计算 机 、信 息 处理 、通 信 与 电子 系统 、自动控 制 等 领 域 中有着广 泛 的应 用 。当 今 ，语音 识 别 产 品在 人 机 交互 应 用 中， 已经 占到 越来越 大 的 比例 ＿ｌｊ。 ２ 语 音识别 系统 的基本原 理
语音识 别一 般分 两个步 骤 。第 一步 是系 统“学 习 ”阶段 ，主要 任务 是根 据识别 系统 的类 型选择 能够 满 足要 求 的一种 识 别方 法 ， 采用 语音分 析方 法分 析出这 种识 别方 法所 要 求 的语音 特 征参 数 ，
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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原始语音,然后系统对其进行预处理。
预处理包括预加重，加窗分帧和端点检测三个过程。
系统的前端采用了端点检测,目的是在一段语音信号中确定起点和终点。
在特征提取部分,本系统采用了MFCC作为特征参数,用于有效地区分数字1-5.在训练阶段,通过说话人多次重复语音,本系统从原始语音样本中去除冗余信息,提取说话人的特征参数并存储为BP神经网络的输入样本，在此基础上建立输入与输出的BP神经网络模型。
在识别阶段,待测语音经过预处理，使用已经训练好的BP神经网络进行识别得到结果。
2.4 语音信号预处理图2.2是语音信号的预处理的流程图。
从图2.2可以看到预处理模块包括预加重，加窗分帧和端点检测。
前级预加重、加窗分帧及端点检测是语音识别的准备工作，每一个环节对整个识别系统的性能有着重要的影响。
前级预处理主要是对信号进行一定的滤波和分帧；加窗分帧就是将语音信号进行分段处理，使语音信号连续并保持一定的重叠率：端点检测是确定语音有用信号的起始点与终止点，并通过一定的手段处理，将没有意义的语音信号去除，从而减少语音匹配识别模块的运算量，同时也可以提高系统的识别率。
预处理不合理或语音起止点及终止点判别不够准确都会使后续的特征矢量提取及模式匹配过程等工作受到很大的影响，甚至达不到语音识别的效果，因此预处理工作作为语音识别的第一步工作，必须达到所需的要求，为下一步的特征参数提取做好铺垫。
图2.2 语音信号预处理流程图2.4.1 语音信号的采样Matlab环境中语音信号的采集可使用wavrecord(n,fs,ch,dtype)函数录制，也可使用Windows的“录音机”程序录制成.wav文件然后使用wavread(file) 函数读入。
在本实验中，使用matlab的语音工具包录取0-共10段语音。
如图2.3所示为数字0的训练语音0a.wav的信号波形图，第(I)幅图为完整的语音波形，第(II)、(III)幅图分别为语音的起始部分和结束部分的放大波形图。
2.4.2语音信号的分帧语音信号是一种典型的非平稳信号，它的均值函数u(x)和自相关函数R(xl,x2)都随时间而发生较大的变化。
但研究发现，语音信号在短时间频谱特性保持平稳，即具有短时平稳特性。
因此，在实际处理时可以将语音信号分成很小的时间段(约10~30ms)，称之为“帧”，作为语音信号处理的最小单位，帧与帧的非重叠部分称为帧移，而将语音信号分成若干帧的过程称为分帧。
分帧小能清楚地描绘语音信号的时变特征但计算量大；分帧大能减少计算量但相邻帧间变化不大，容易丢失信号特征。
一般取帧长20ms ，帧移为帧长的1/3~1/2。
在语音信号数字处理中常用的窗函数是矩形窗、汉明窗等，它们的表达式如下（其中N 为帧长）：矩形窗：⎩⎨⎧-≤≤=其他 ,010 ,1)(N n n ϖ (2-1) 汉明窗：0.540.46cos(2/(1)),01()0,n N n N n πϖ--≤≤-⎧=⎨⎩其他 (2-2)2.4.3语音信号的预加重预加重是指在A ／D 转换后加一个6dB ／倍频程的高频提升滤波器，语音信号的平均功率谱由于受声门激励和口鼻辐射的影响，高频端大约在800Hz 以上按6dB ／Oct(倍频程)跌落。
所以求语音信号频谱时，频率越高相应的成份越小，高频部分的频率比低频部分的难求。
因此，预加重的目的是加强语音中的高频共振峰，使语音信号的短时频谱变得更为平坦，还可以起到消除直流漂移、抑制随机噪声和提高清音部分能量的效果，便于进行频谱分析和声道参数分析。
此外，通常的方法是使用一阶零点数字滤波器实现预加重，其形式为：(2-3)频域相对应的形式为：(2-4) 其中，a 为预加重系数。
2.4.4 基于短时能量和过零率的端点检测在语音信号的预处理中,端点检测是关键的一步,语音信号的模型参数和噪声模型参数以及自适应滤波器中的适应参数都得依赖对应的信号段(语音段或噪声段)来计算确定。
因此,只有准确地判定语音信号的端点,才能正确地进行语音处理。
端点检测的目的是从包含语音的一般信号中确定出语音的起点以及终点,一般采用平均能量或平均幅度值与过零率相乘的方法来判断。