基于BP神经网络的语言特征信号识别分类

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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BP神经网络分类器的多目标识别方法研究1

淮北师范大学2011届学士学位论文基于BP神经网络分类器的多目标识别研究学院、专业物理与电子信息学院通信工程研究方向人工智能学生姓名学号指导教师姓名指导教师职称讲师2011年4 月28 日基于BP神经网络分类器的多目标识别研究淮北师范大学物理与电子信息学院 235000摘要本文先确定输入数据和输出数据，输入数据是分类对象的特征，输出数据是分类对象的所属类别，用BP网络进行训练学习后使BP网络具有分类能力，然后就可以用于数据分类中。

把提取的数据的特征用学习过的BP神经网络进行数据识别、分类。

对数据输入样本量纲差别很大不能做到网络收敛的，要进行归一化处理，在对BP网络合理设置参数并且把输入输出设置为一一对应后进行仿真实验，实验结果表明基于BP神经网络分类器的识别方法具有较高的分辨率。

通过这种提取、训练、识别的模式用于数据分类的方法也可以对类似的问题包括故障诊断、人才分类、图像分类等等，具有很好的实用推广价值。

关键词BP神经网络；特征提取；多目标识别；归一化处理The Classifier Multi-target Recognition of research basedon BP Neural NetworkSchool of Physics and Electronic Information, Huaibei Normal University,235000 Abstract This paper first determines input data and out data. Input data object the characteristics of classification, out data is the classified object that category .BP network was trained to learn after BP network has classification ability, and then it can be used for data classification. The characteristics of the data extracted with the BP neural network learning data identification, classification. If input data to dimensional difference is very big which is cannot do network convergence, it must be normalized. On BP network setting up reasonable parameters and the input/output settings for one-to-one simulation experiment then experimental results show that based on the BP neural network classifier identification method has higher resolution. Through this extraction training, recognition model used for data classification method can also to similar problems including fault diagnosis, talent classification image classification and so on, has the very good practical popularize value.Keywords: BP neural network; Feature extraction；Multi-target recognition；Normalized目次1 引言 (1)2 人工神经网络 (2)2.1人工神经网络的研究和意义 (2)2.2神经网络的发展与研究现状 (3)2.1人工神经网络的研究的内容和目前存在的问题 (4)3 神经网络结构及BP神经网络 (5)3.1 神经元与神经网络结构 (5)3.2 BP神经网络及其原理 (5)3.2 BP神经网络的实现 (9)4 BP神经网络分类识别 (13)4.1 BP神经网络分类识别概述 (13)4.2 BP神经网络分类设计 (15)4.3 BP神经网络分类识别算法 (16)4.4仿真结果 (18)结论 (21)参考文献 (22)致谢 (23)1引言利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。

基于SFLA优化BP神经网络的语音信号分类

设计与应用计算机测量与控制.2017. 25 (5)Computer Measurement & Control•225文章编号：1671 - 4598(2017)05 - 0225 -03 D O I：10. 16526/ki. 11-4762/tp. 2017. 05. 062 中图分类号：T P273 文献标识码：A 基于SFL A优化B P神经网络的语音信号分类叶红卫，裁光智(1.河源职业技术学院电子与信息工程学院，广东河源517000;2.深圳职业技术学院计算机工程学院，广东深圳518055)摘要：B P神经网络是一种多层前馈网络，数据经过网络的输人层、隐含层逐层处理后，由输出层进行输出，通过和期望输出的对比进行反向传播，调整网络参数使输出不断逼近期望输出；在使用B P神经网络对语音特征信号进行分类的过程中，会出现B P神经网络易陷人局部最优解、学习收敛速度慢的问题；针对此问题提出一种基于S F L A优化B P神经网络权值和阀值的方法，引人S F L A算法优化网络权值和阀值，利用S F L A优化后的B P网络模型进行语音特征信号分类；仿真结果表明，经S F L A优化后的B P神经网络与未优化的神经网络相比，不仅训练速度快，而且误差小，语音特征信号分类的正确率平均提髙131%。

关键词：B P神经网络；S F L A;优化；分类Claj^sification of Speech Based on BP Neural Network Optimized by SFLAY e H o n g w e i，Dai Guangzhi(1 .School of Electronic and Information Engineering，H e y u a n Polytechnic，H e y u a n517000，China2 .School of C o m p u t e r engineering，S h e n z h e n Polytechnic，S h e n z h e n518055，C h i n a)Abstract：A back—propagation(BP)neural network consists of an input layer，one or more hidden layers and an output layer.A n input vector i s presented to the networks i t i s propagated forward through the networks layer by layer，until i t reaches the output layer.T he output of the network i s then compared to the desired outputs using a loss function，T h e error values are then propagated backwards，star--ing from the output，until each n euron has an associated error value which roughly represents i t s contribution to the original output.T heB P neural network easily.^a l l s into a local extreme values and the slow convergence，during the Classification of Speech using i t.A newmethod i s put forward to optimize weights and threshold of B P neural network using S F L A.T h e n ew model was used in the classification of four typical speech,results of which were analysed and compared with that B P neural network.B P neural network based on S F L A has both fast training speed and small number of errors，produced average increase of 1 31 %in the accuracy.Keywords：BPneural network;S F L A;optimization;Classification0引言B P神经网络在工程领域有着广泛的应用，B P神经网络也存在自身的缺点，在训练网络时学习收敛速度慢。

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

确定网络输入层节点数 n，隐含层节点数 l，输出层节点数
m，初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值
ω ij，ω jk，初始化隐含层阈值 a，输出层阈值 b，给定学习速率和神经元激励函数。
步骤 2：隐含层输出计算。根据输入向量 X，输入层和
隐含层间连接权值 ω ij 以及隐含层阈值 a，计算隐含层输出 H[5]。
图 4 提取特征参数的程序运行图
5 说话人识别实验程序设计
说话人识别系统程序设计分成训练程序和识别程序两个独立的程序，分别进行设计[8]。 5．1 BP 神经网络的训练程序设计 5．1．1 程序具体流程
（1）对网络参数进行设置时，取学习速率 η ＝0．36，动态参量 a ＝ 0．85，训练精度取 E≤e－5。
人进行辨认或者确认的目的。神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型，具有很强的模式分类能力及对不完全
信息的鲁棒性，为说话人识别技术提供了一种独特的方法。 BP（Back－propagation Neural Network）是一种非循环多级网络训练算
法，有输入层，输出层和 N 个隐含层组成。首先概述了语音识别技术，介绍了 BP 神经网络训练过程的 7 个步骤及其模型，如何建立
经网络的训练学习样本。说话人总数为 30，网络输出神经
元取 6 个，目标输出一个 6 位二进制即可表示，即，第一个
人是 000 001，第二个人就是 000 010。
图 4 为编译成功的提取特征参数程序在终端中运行流
程，输入的是一段实验用的 wav 语音，显示 wav 文件的相关
信息，16bit 量化，PCM 编码，经过端点检测后语音长度为 3．
The Realization of Speaker Recognition Technology based on BP Neural Network

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。

基于BP神经网络的通信信号分类器的设计

０引言
近年来兴起的人工神经网络，别是使用Ｂ特Ｐ算法（ｒｒａｋＰｏａａｏ）神经网络多层感知Ｅｒｃｒｐｇｔｎ的ｏＢｉ器模型以其独到的并行分布式处理、联想记忆、良好的自组织、自学习能力，以及良好的容错性、鲁棒性、极强的非线性映射能力，其在许多领域都得到了使
知器，所谓３即输入层，层隐层，出层 ¨ 。输Ｊ
收稿日期：２１００—０２４— ７
出误差以某种形式通过隐层向输人层反传，并将误
差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即为修正各单元权值的依
作者简介：陈斌（９９一，，１７）男硕士研究生，研究方向为军事指挥信
ＣＮＢｎ．Ｌｕｊ，ＬｉＡＩＭｉＨＥｉＩＬ－ｉＩＨｕ，Ｃｎ
（ｕｏｒｎｈ，ａｙＣｍｍａｄＩｓｔｔｆＬＮｎｉｇ２０，ｈｎ）ｅｋｕＢａｃＮｖｏｎｎｔｕｅｏＡ，ａｊｎ１８０ＣｉａｉＰ１
息系统．— ２－－ —
对于输出层，Ｏ＝（ｅ）有厂ｎｔ
出向量）
＝１２３ …ｌ０，，，（输
隐层的权值）
以上两式中，转移函数）均为单极值Ｓｍｉｉｏｇｄ
ｎｅ＝∑ ｔ
＝
ｏ
隐层到输出层的输出向量）
忍：吁
；：１２３ …ｚ，，，（表示输入层到
实现得出３个信号的一些特征数据，如表ｌ所示。

基于BP神经网络的语音识别技术

数
将多组mfcc系数取平均
对mfcc系数的预处理
将取所有音频的mfcc系数处理
成神经网络函数所需的输入格
式
主程序函数，在这里设置参数，
控制运行
神经网络相关的部分程序：
神经网络训练：
netBP = newff(PR,[30,10,3],{'tansig','tansig','tansig'},'trainbfg');
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，语音信号在短时间内频谱特性保持平稳，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”。
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：
三.语音信号预处理
1.预加重
语音从嘴唇辐射会有6dB/oct的衰减，因此在对语音信号进行处理之前，希望能按6dB/oct 的比例对信号加以提升(或加重)，以使得输出信号的电平相近似。可采用以下差分方程定义的数字滤波器：
y(n)x(n)a x(n 1 )
式中，系数常在0.9至1之间选取。
汉明窗：
3．端点检测基于短时能量和短时过零率的双门限检测法
在该算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音，短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。将两种检测结合起来，就可以检测出语音段及静音段。
下图是我本科课程设计中一个关于端点检测的程序GUI界面，其中语音是教材中的示例语音“他去无锡市”，我通过cooledit在示例语音中加入了白噪音，可以看出清音段混杂在噪音中，如果短时能量的门限值选取过高可能会屏蔽掉清音段，所以加入过零率能更好的识别出清音段。

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BP神经网络的语音识别技术共21页文档

▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
21
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是者不如乐之者。——孔子
文家。汉族，东晋浔阳柴桑人（今江西九江）。曾做过几年小官，后辞官回家，从此隐居，田园生活是陶渊明诗的主要题材，相关作品有《饮酒》、《归园田居》、《桃花源记》、《五柳先生传》、《归去来兮辞》等。
基于BP神经网络的语音识别技术
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新来燕，双双入我庐，先巢故尚在，相将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、陶渊明（约 365年 —427年），字元亮，（又一说名潜，字渊明）号五柳先生，私谥“靖节”，东晋末期南朝宋初期诗人、文学家、辞赋家、散

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摘要：神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。

由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。

文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。

关键词：语音识别；模式识别；BP神经网络，1 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。

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，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内容的识别两部分。

这里所说的语音识别，是指内容识别方面。

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。

基于PCANN的BP神经网络话者识别系统

用首先需要的是一个学习学习集，集用干训练的值大体上对应于执际频率的对数分布关系，网络，使网络能够按照学习算法调整结构参更符合人耳的听觉特性,Mel 频率与频率数以达到学习的目的。而一个三层B P 神经实际的具体关系可表示为: 1路可以实现任意精度、近似任惫连续函数. Mel(f)=25951g(I+f/ 700) 因本文采用的神经网此，络结构输入层为4个
下技
术
基于 PCANN 的日户神经网络话者识别系统
周燕
( 苏州市职业大学电子信张愉
江苏苏州
215104 )
进行分文章将主类。分量分析与BP 神经网结合，络相提高了的正确率，识别增强了统杭噪声能力，系减少了时间训练和计算量，时简同化
了网W - 构 _ ，
摘要:本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传神经网提出了播络，一种具有较适应较高率的强自性和识别说话人识别方法。在此算法过程中，分量分析法主主要是对语音信号的原始特征作分析以得到更好的特征参数.BP 神经网是作为络则一个分类对说话人器
据经过多帧混和，得L个n 维的获语音特征矢 2一， L),通常n > m ，训练出权值矩阵W，由
公式 Y= WT X 可计算出主分全特征矢量。
主分是，们尽可能完整使它地保留变量的原始信息，且彼此间不相关，以达到简化数据的目
的。
量本 Xl=IX ,X......X,厂，提的分样为要取主盘征量特矢为YI=IY" ,Y, ---Y. ].1 E(1,

基于BP神经网络的语音信号分类研究精灵论文

基于BP 神经网络的语音信号分类研究高茉（辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛 125105）5 摘要：语音分类是语音信号处理的重要组成部分。

准确快速地对语音进行分类在语音编码、语音合成中有着重要的意义。

针对语音的多样性和不确定性，使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢、正确率低。

为了提高语音分类的正确率和分类精度，提出一种基于神经网络的语音分类方法。

首先采用倒谱系数提取语音特征，选择最优的特征信号，加快识别速度，然后利用BP 神经网络模型对特征信号进行训练，建立最优分类器模型，最后10 对测试语音进行分类。

仿真实验表明，在噪声环境下该算法仍可准确进行语音信号分类。

关键词：语音识别；BP 神经网络；语音分类；学习速率中图分类号：TN912.3Research of speech signal classify based on BP15 Gao Mo(School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University,LiaoNing HuLuDao 125105)Abstract: Speech classification is an important part of speech signal processing. Accurate and rapid classify of speech has an important significance in speech coding and speech synthesis.20 According to diversity and uncertainty of the speech, traditional classification method has lowspeed and low correct rate in large application of actual speech classification. To improve the correct rate and speech classification accuracy, put forward a speech classification method based on neural network. First using cepstrum coefficient to extract speech feature, choose optimal characteristic signal, accelerate recognition speed, then using BP neural network model to train 25 characteristic signal, set up optimal classifier model, and finally classify testing speech. Thesimulation results show that this algorithm can classify speech signal accurately in noise environment.Keywords:speech recognition; BP; speech classification; learning rate30 0 引言语音分类是将语音按其声门激励形式的不同分为浊音和清音，浊音又分为元音和浊辅音，语音分类是语音信号处理中的重要组成部分。

基于BP神经网络的语音信号分类研究精灵论文

准确快速地对语音进行分类在语音编码、语音合成中有着重要的意义。

针对语音的多样性和不确定性，使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢、正确率低。

为了提高语音分类的正确率和分类精度，提出一种基于神经网络的语音分类方法。

仿真实验表明，在噪声环境下该算法仍可准确进行语音信号分类。

基于BP神经网络的字符识别系统(完整版)doc资料

基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。

基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。

首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。

其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP 神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。

最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。

仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。

关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。

BP神经网络分类器

BP神经网络分类器摘要本文主要介绍了BP神经网络的分类器使用方法，结合USPS手写数字集，对该数据集进行了训练和分类，对结果做了分析。

手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。

因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。

语音识别分为说话人识别和语义识别，这里介绍说话人识别，说话人识别提取出特征参数之后，需要采用分类器对特征空间进行分类。

人工神经网络识别方法是近年该研究领域的一种新方法，该方法具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理和自学习能力，并且是离线训练和在线识别的。

这些优点使它在手写体字符的识别中能对大量数据进行快速实时处理，并达到良好的识别效果。

本文主要介绍了BP神经网络的分类器使用方法，结合USPS手写数字集，语音识别一节他人论文。

关键词： USPS手写数字，BP人工神经网络，语音识别1 人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。

神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。

神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。

神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

基于BP神经网络的数字调制信号样式自动识别

Keywords: mo dulatio n t ype; auto matic identifica tio n; BP neur al netw o rk; SN R
1 引言
随着通信技术的发展, 通信信号在很宽的频带上采用各种调制样式, 为了更加有效地对信号进行确认、识别和监督, 对信号调制样式的自动识别研究成为重要的研究课题。快速识别通信信号的调制样式需要一个自动调制识别算法。目前, 调制信号的识别方法可分为 2 大类: 决策论法和基于神经网络 ( AN N ) 的模式识别法。A . K . Nandi 和 E. E. Azz ou z 在文献 [ 1, 2] 提出了一种简单易行的决策论算法, 在对模拟与数字信号的调制样式识别中最低能达到 SN R 为 10 dB 的准确识别, 但该类方法也存在一些问题, 如相同的信噪比条件下识别的正确率完全不同, 识别的成功率完全取决于每个特征参数的单次正确判决概率, 特征参数的判决门限难于确定等。A NN 方法在每个节点处的特征判决门限是自动选取的, 对门限的选取具有自学习自适应能力, 识别成功率与特征参数选用次序无关, 主要与整体性能有关, 使其识别性能优于基于决策论的方法。
关键词: 调制方式; 自动识别; BP 神经网络; 信噪比中图分类号: T N 911. 7 文献标识码: B 文章编号: 1004 373X ( 2005) 12 060 03
Automatic Identification of the Digital Signals Modulation Based on the BP Neural Network
最后, 采用分别在 S NR 值为 8 dB, 10 dB, 15 dB 和 20 dB下进行采样所得到的 100 个测试样本集对所设计的神经网络识别系统进行仿真, 根据仿真结果计算正确识别率, 从而检验识别网络系统的性能。

基于BP神经网络的特征识别

基于BP神经网络的特征识别
池勇敏;朱程荣;郝泳涛
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2010(006)032
【摘要】特征识别是从零件模型中获取相关特征信息,这些特征信息是CAPP的基础,也是实现CAPP和CAD集成的关键.由于零件模型包含的特征种类繁多,特别是特征之间存在交叉,使得特征识别的难度较大.该文论述了一种基于BP神经网络的特征识别方法,探讨了如何将特征表示为神经网络的输入表达式,如何确定神经网络神经元的维数,以及利用该神经网络进行特征识别的方法.实验实例证明了该文方法的有效性,从而为特征识别和维护提供了一种新的有效方法.
【总页数】3页(P9074-9076)
【作者】池勇敏;朱程荣;郝泳涛
【作者单位】同济大学CAD研究中心,上海200092;同济大学CAD研究中心,上海200092;同济大学CAD研究中心,上海200092
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于BP神经网络的小麦群体图像特征识别 [J], 李少昆;索兴梅;白中英;祁之力;刘晓鸿;高世菊;赵双宁
2.基于BP神经网络的磨粒特征识别系统设计 [J], 梁培钧;李学俭
3.基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别 [J], 朱星明
4.基于FFT和BP神经网络的变压器振动噪声特征识别 [J], 朱星明
5.BP神经网络对驻极体麦克图像特征识别的研究 [J], 鲁昌华;苌凝凝;李艳红因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现

基于BP神经网络的说话人识别技术的实现
陈仁林;郭中华;朱兆伟
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2012(002)002
【摘要】说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征,通过对这些个人特征的分析和识别,从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的.神经网络是一种基于非线性理论的分布式并行处理网络模型,具有很强的模式分类能力及对不完全信息的鲁棒性,为说话人识别技术提供了一种独特的方法.BP(Back-propagation Neural Network)是一种非循环多级网络训练算法,有输入层,输出层和N个隐含层组成.首先概述了语音识别技术,介绍了BP神经网络训练过程的7个步骤及其模型,如何建立BP神经网络模型.同时介绍了与其相关的特征参数的提取,神经网络的训练和识别过程,最后,通过编程在Linux系统下实现说话人身份的识别.【总页数】3页(P47-49)
【作者】陈仁林;郭中华;朱兆伟
【作者单位】宁夏大学物理电气信息学院,银川750021;宁夏大学物理电气信息学院,银川750021;宁夏大学物理电气信息学院,银川750021
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.42
【相关文献】
1.遗传算法优化BP神经网络的说话人识别系统 [J], 兰胜坤
2.遗传算法优化BP神经网络的说话人识别系统 [J], 兰胜坤;
3.遗传算法与BP神经网络相结合的说话人识别系统 [J], 周燕
4.基于BP神经网络的说话人识别技术的实现 [J], 陈仁林;郭中华;朱兆伟
5.基于MFCC和BP神经网络的说话人识别研究 [J], 缴春芳;尹业安;梁玉营
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