基于神经网络和卡尔曼滤波算法的说话人识别
基于神经网络的声音检测技术探究
基于神经网络的声音检测技术探究一、引言近年来，人工智能领域的快速发展带来了许多新型传感器、机器人等先进设备和应用系统，但其中最令人瞩目的要数基于神经网络的声音检测技术。
本文将通过对该技术进行深入分析和探究，展现其优势和应用前景。
二、神经网络简介神经网络，简称NN，是一种高度组织的信息处理体系，不同于传统的基于计算逻辑的程序算法，它更像是大规模的并行处理器，可为它输入的信息找到一种隐藏在数据中的潜在规律。
NN的设计理念源于人类大脑神经元之间的互连原理，即通过多个子节点传递信息，使信息在节点间留下了复杂的权重关系，从而构建了神经网络中的各层次。
NN的训练过程包括两个关键阶段——前向传导和反向传播。
前向传导，即前馈计算，是指将神经网络输入的信息沿特定的神经回路进行传播，以产生与之对应的输出。
反向传播，即误差反向传播，是指利用神经网络输出与实际结果之间的误差信息，通过学习率和梯度下降法调整神经网络中的连接权重。
三、基于神经网络的声音检测技术基于神经网络的声音检测技术是指将计算机视觉领域中的卷积神经网络(CNN)运用到声音信号中去，实现对声音的识别和分类。
CNN是一种具有层次性和局部感知能力的神经网络，通过对图像的分块处理和卷积核的滑动计算，提取出了图像特征，并将其用于图像分类、检测等任务中。
类比于声音检测，CNN的输入数据变成了语音信号，卷积核变成了滤波器，可以提取出多种声音的频率、语调、重音等特征，以进行语音识别或事件检测。
四、神经网络的优势声音检测技术的关键问题在于如何将声音信号中的有效信息提取出来，并将其用于分类或识别，这正是神经网络的优势所在。
相比传统的数字信号处理方法，基于神经网络的声音检测技术具有以下几个显著的优势：1、充分利用了数据的非线性信息，可提高模型的分类准确度；2、CNN模型在识别图像时的优良表现也为声音识别提供了思路和方法；3、与传统的数字信号处理方法相比，神经网络能够更好地处理噪声、失真等问题；4、具有相对较小的模型参数，能够较好地避免过拟合的风险；5、数据量大和变化多样的场景下被证明更容易捕获到句法和语义信息。
利用神经网络进行人脸识别技术研究
利用神经网络进行人脸识别技术研究一、背景介绍近年来，随着信息技术的迅速发展，人工智能开始崭露头角，人脸识别技术应运而生。
人脸识别技术是一种以数字图像的处理和模式识别为基础的高科技技术，其应用领域非常广泛，例如安防监控、门禁管理、身份认证等。
其中，利用神经网络进行的人脸识别技术更是成为当前领域的研究热点。
二、神经网络及其应用神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，其拥有自我训练的能力，能够从大量的数据中学习并进行预测。
近年来，神经网络的应用得到了广泛关注，已经成为了许多领域中不可或缺的工具。
在人脸识别技术中，神经网络常被用来构建特征提取模型和分类模型。
特征提取模型的目的是提取人脸图像中的关键特征，例如面部特征、眼睛、嘴巴等。
分类模型的目的是将提取的特征归类为某个人，从而实现人脸识别的功能。
三、基于神经网络的人脸识别技术研究基于神经网络的人脸识别技术已经得到了广泛的研究和应用。
这里我们将介绍其中几种重要的技术。
1、卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其能够有效地提取图像特征。
在人脸识别中，卷积神经网络可以用于对人脸图像进行特征提取，从而得到更好的分类结果。
2、深度学习深度学习是对神经网络模型的高度抽象和优化，通过构建深层次的网络结构进行特征提取。
在人脸识别中，深度学习能够更加准确地提取人脸图像中的特征，从而得到更好的分类结果。
3、多模态融合多模态融合是指利用多种不同类型的信息进行分类。
在人脸识别中，可以利用图像、音频和视频等多种不同类型的信息进行分类，从而提高人脸识别的准确度和稳定性。
四、研究进展及应用前景基于神经网络的人脸识别技术在近年来有了很大的进展，其研究已经深入到特征提取、分类模型和多模态融合等不同方面。
随着技术的不断发展，其应用前景也将逐渐扩展到更多的领域，例如智能家居、自动售货机、自助服务等。
总的来说，基于神经网络的人脸识别技术极大地提高了人们对安全性和隐私的保护。
我们可以期待这项技术在未来的应用中发挥更多的作用。
语音识别技术的模型训练与优化
语音识别技术的模型训练与优化随着人工智能的迅速发展，语音识别技术成为了越来越重要的研究领域。
语音识别技术的模型训练和优化是实现准确识别的关键环节。
本文将深入探讨语音识别技术的模型训练与优化的方法和技巧。
首先，语音识别模型的训练需要大量的标注数据。
准确、全面的标注数据是模型训练的基础。
为了获取高质量的标注数据，可以采用多样化的数据采集方式，包括在多个地点、环境下采集大量的语音数据，并对其进行精确的标注。
此外，还可以利用语音合成技术生成语音样本，以扩充标注数据量。
通过增加标注数据量，可以提高模型的训练效果。
其次，对于语音识别模型的训练，选择适当的模型架构非常重要。
常见的模型架构包括基于深度神经网络的模型（Deep Neural Network，DNN）、卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network，CNN）以及循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，RNN），每种模型都有其优点和适用场景。
例如，RNN在处理序列数据时表现出色，而CNN在图像处理中具有较好的性能。
根据不同的应用需求选择合适的模型架构，可以提高训练效果。
第三，特征提取是语音识别中的关键环节。
常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）和滤波器组技术（Filter Bank）。
MFCC是一种常用的特征表示方法，它可以将语音信号转换为频谱特征，进而提取出语音中的语音内容。
滤波器组技术通过一系列滤波器对语音信号进行分析，提取出频率特征。
选择合适的特征提取方法，可以提高模型对语音信号的理解能力，从而提高识别准确率。
第四，对于语音识别模型的优化，正则化是一个重要的技巧。
正则化可以防止模型过拟合，促进泛化能力的提升。
常用的正则化技术包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化将模型参数的绝对值加入损失函数中，使得模型参数稀疏，降低模型的复杂性。
基于深度学习的人脸口罩检测与人脸识别算法研究
基于深度学习的人脸口罩检测与人脸识别算法研究人脸口罩检测和人脸识别技术在当前全球面临新冠疫情的背景下变得尤为重要。
随着疫情的蔓延，佩戴口罩成为了一种必要的行为，但这也带来了传统人脸识别系统的挑战，因为传统的人脸识别算法往往无法准确识别佩戴口罩的人脸。
因此，基于深度学习的人脸口罩检测和人脸识别算法成为了研究的热点。
一、人脸口罩检测算法研究1. 深度学习模型深度学习模型是目前人脸口罩检测最常用的方法之一。
主要是通过构建深度神经网络模型来实现对人脸口罩的检测。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、以及一些针对口罩检测的改进模型。
2. 数据集为了训练和验证口罩检测模型，需要一个包含人脸和口罩的数据集。
数据集的质量和数量对于算法的准确性至关重要。
可使用的数据集包括LFW、CelebA等开源数据集，也可通过自己搜集数据进行训练。
3. 数据预处理人脸口罩检测算法需要对输入的图片进行预处理。
预处理包括图像的标准化、裁剪、人脸对齐等操作，以提高后续算法的准确性和稳定性。
4. 模型训练和优化利用数据集进行模型的训练和优化是人脸口罩检测算法研究的关键步骤。
通过调整模型的参数和结构，利用损失函数进行训练，不断优化算法，以提高人脸口罩检测的准确度和性能。
二、人脸识别算法研究1. 人脸特征提取人脸识别算法的核心任务是从人脸图像中提取出能够表征一个人脸的特征。
传统方法中常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
在基于深度学习的人脸识别算法中，常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）和自编码器等。
2. 人脸特征匹配在人脸识别算法中，一旦获取到人脸的特征表示，需要将其与已知的人脸特征库中的人脸进行匹配。
匹配的方法有很多种，如欧氏距离、余弦相似度等。
通过比较特征之间的相似度，可以确定待识别人脸与库中人脸的对应关系。
3. 多样本融合为了进一步提高人脸识别算法的准确度和鲁棒性，可以引入多样本融合的方法。
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ECAPA-TDNN网络改进的说话人确认方法
基于ECAPA-TDNN网络改进的说话人确认方法作者：张家良张强来源：《电脑知识与技术》2024年第01期关键词：说话人确认；语音特征；ECAPA-TDNN；感受野；多尺度特征0 引言说话人确认技术是判断某段测试语音是否来自所给定的说话人，是“一对一”的判别问题。
该技术已经应用于许多实际的领域，如智能家居、金融安全、刑侦破案等。
近10年来，说话人确认技术得益于深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）强大的学习能力得到了快速发展。
鉴于DNN强大的特征提取能力，在说话人确认领域已经广泛应用。
2014年，Variani[1]等人基于DNN的基础上，提出了一种具有帧级别说话人聲学特征的模型，将训练好的DNN从最后一个隐藏层提取的说话人特定特征的平均值作为说话人的模型，称为d-vector。
相对于i-vector[2]，d-vector在小规模文本相关的说话人确认任务上有着更好的性能。
由于d-vector只能提取帧级别的特征，Snyder[3]等人提出了x-vector，其主要利用多层时延神经网络结构（Time-delay Neural Net⁃work，TDNN）和统计池化层，将帧级别的输入特征转化为句子级别的特征表达。
此外，杨宇奇[4]还在TDNN 的基础上建立多分支聚合TDNN网络的方式来提取说话人的嵌入特征。
近年来，研究者开始将卷积神经网络应用到说话人确认领域。
Nagrani[5]基于循环神经网络提出了VG⁃GVox模型。
在残差网络（Residual Networks，ResNet） [6]的基础上，Chung[7] 等人提出ResNetSE34L，ResNe⁃tSE34V2模型，采用不同尺度的卷积核提升多尺度特征的表达能力。
此外，Desplanques 等人[8]还在基于TDNN 的x-vector 架构上，提出了ECAPA-TDNN 模型，采用引入SE-Net[9]模块、通道注意机制和多层特征融合等增强方法，进一步扩展时间上下文，该模型已成为说话人确认领域最优秀的框架之一。
基于卷积神经网络的语音情感识别
基于卷积神经网络的语音情感识别一、引言语音情感识别是一项重要且具有挑战性的研究领域，在人机交互、智能音箱、情感分析等应用中具有广阔的前景。
随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的语音情感识别方法成为了研究热点。
本文将深入探讨基于卷积神经网络的语音情感识别技术。
二、卷积神经网络概述卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它通过共享权重和局部感受野等特点，能够有效地提取输入数据中的空间特征。
卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，并通过多层堆叠来逐渐提取更高级别的特征。
三、语音情感识别任务语音情感识别是指根据语音信号中的情感信息，判断说话者的情感状态，常用的情感类别包括愤怒、快乐、悲伤等。
语音情感识别任务的核心是将语音信号转化为情感类别的预测。
在卷积神经网络中，可以将语音信号表示为一维的时域曲线，通过卷积层提取其特征。
四、卷积神经网络在语音情感识别中的应用1. 数据预处理语音信号是时域上的连续信号，为了方便卷积神经网络处理，需要对其进行预处理。
常见的方法包括将信号分帧、提取梅尔频谱系数等。
这些预处理操作可以减小噪声的影响，增强情感特征的区分度。
2. 卷积层的特征提取卷积层是卷积神经网络中最核心的部分，通过卷积核与输入特征进行卷积操作，提取局部的特征信息。
在语音情感识别中，卷积层可以学习到不同频率的声学特征，如语音的基频、共振峰频率等。
通过多个卷积核的组合，可以获得多尺度的特征表示。
3. 池化层的降维池化层通常紧跟在卷积层之后，用于对卷积层输出特征进行降维。
在语音情感识别中，常用的池化方法有最大池化和平均池化。
池化操作可以减小特征维度，同时保留重要的特征信息。
4. 全连接层的分类全连接层用于将卷积神经网络学习到的特征映射到情感类别上。
全连接层将多维的特征表示转化为一维向量，并通过激活函数进行分类预测。
常见的激活函数有softmax函数和sigmoid函数。
通过训练数据和损失函数的优化，可以实现对情感类别的有效分类。
卷积神经网络在人脸识别中的应用
卷积神经网络在人脸识别中的应用人脸识别作为一项重要的生物识别技术，被广泛应用于安全防护、人机交互、人脸搜索等领域。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种有效的深度学习模型，已被证明在人脸识别中具有重要作用。
本文将探讨卷积神经网络在人脸识别中的应用，并分析其优势和挑战。
一、人脸识别的基本原理人脸识别系统一般包含两个主要步骤：预处理和特征提取与匹配。
预处理阶段主要包括人脸检测和人脸对齐，其目的是提取出图片中的人脸区域，并将其对齐到一个标准的位置和大小。
特征提取与匹配阶段则是使用某种算法将人脸的特征表示与数据库中的特征进行比对，从而实现对人脸的识别。
二、卷积神经网络在人脸识别中的应用卷积神经网络通过模拟人脑的视觉处理机制，可以有效地从原始图像中提取特征，并具备很强的图像分类和识别能力。
在人脸识别中，卷积神经网络常用于进行特征提取和特征匹配。
1. 特征提取在卷积神经网络中，通过多层卷积和池化操作，可以逐渐提取图像的局部特征，比如边缘、纹理等。
这些特征对于识别人脸的重要部分非常有用。
同时，通过卷积层的堆叠，网络可以学习到更高层次的特征表示，比如面部轮廓、眼睛、鼻子等特征。
这些特征的组合可以构成一个较为完整的人脸特征表示，从而有助于提高识别的准确性。
2. 特征匹配在得到人脸的特征表示后，卷积神经网络常用于进行特征匹配。
通常，将人脸特征与数据库中的特征进行比对，使用欧氏距离、余弦相似度等度量方法来计算它们之间的相似度。
相似度高的人脸特征对应的人脸图像即为匹配成功的结果。
卷积神经网络通过训练大量的人脸数据，可以学习到区分人脸特征的有效表达方式，从而提高识别的准确率和鲁棒性。
三、卷积神经网络在人脸识别中的优势卷积神经网络在人脸识别中具有以下优势：1. 大规模人脸数据集的支持：卷积神经网络需要大量的训练数据才能发挥其优势，而随着人脸数据库的不断增长，可用于训练的人脸数据也越来越多，这为卷积神经网络在人脸识别中的应用提供了有力支持。
复杂信道下的说话人识别的开题报告
复杂信道下的说话人识别的开题报告
1. 研究背景和意义：
人类语音是一种信息传输方式，通过声音的韵律，音调等特征传递
信息。
但在实际的通信过程中，信道噪声，回声，混响等各种干扰会对
语音信号进行失真，降低通信质量，影响语音信息的准确传输。
因此，
在实际的通信场景下，如车载通信，远距离通信等，语音信号需要受到
更多的干扰的情况下，如何识别出说话人成为一项重要的研究课题。
研
究与解决这种情况下的说话人识别问题，将有助于完善人与人之间的语
音通信和自动语音识别系统，并且在广泛应用的基础技术领域中发挥重
要作用。
2. 研究内容和方法：
本研究将基于深度学习技术对复杂信道下的说话人进行识别，并采
用以下方法：
（1）建立数据集：通过收集现实中的语音数据，并对其进行预处理，标签标注等工作，建立适合于该研究的数据集。
（2）声学特征提取：针对建立的数据集提取语音的声学特征，如MFCC等特征。
（3）模型训练：使用深度学习模型，如CNN（卷积神经网络），LSTM（长短时记忆神经网络）等模型，训练说话人识别模型。
（4）模型验证：使用测试数据集对模型进行验证和评估，评估其识别准确性和鲁棒性等指标。
3. 研究预期结果：
（1）建立适合于复杂信道下的说话人识别数据集。
（2）设计有效的声学特征提取方法，提高识别精度。
（3）使用深度学习模型提高识别准确性和鲁棒性。
（4）开发具有实用价值的、能够应用于实际场景中的复杂信道下的说话人识别系统。
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。
使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理
使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
在过去的几年里，随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为人脸识别领域的主要技术之一。
本文将介绍使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理。
首先，卷积神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的深度学习算法。
它通过多层神经元的连接，实现对输入数据的特征提取和分类。
在人脸识别中，卷积神经网络可以自动学习人脸图像的特征，并将其转化为数字化的数据表示，以实现人脸的识别和比对。
卷积神经网络的核心组件是卷积层（Convolutional Layer）。
卷积层使用一组可学习的卷积核（Convolutional Kernel）对输入数据进行卷积操作，从而提取输入数据的局部特征。
在人脸识别中，卷积核可以视为一种特征检测器，通过学习不同的卷积核，网络可以自动提取出人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等局部特征。
在卷积神经网络中，卷积层通常会与激活函数（Activation Function）和池化层（Pooling Layer）一起使用。
激活函数可以引入非线性因素，增加网络的表达能力；池化层则可以对特征图进行降维，减少网络的计算量。
通过多个卷积层、激活函数和池化层的组合，网络可以逐渐提取出图像的高级特征，实现对人脸图像的更加准确的识别。
除了卷积层、激活函数和池化层，卷积神经网络还包括全连接层（Fully Connected Layer）和分类器。
全连接层将前面卷积层提取出的特征进行展开，并连接到分类器中。
分类器可以将特征映射到对应的人脸类别，实现人脸的识别。
在使用卷积神经网络进行人脸识别时，需要先进行训练。
训练过程中，需要准备大量的标记有人脸信息的图像数据，并对其进行预处理。
预处理包括对图像进行裁剪、缩放、归一化等操作，以确保输入数据的一致性和可比性。
训练过程中，卷积神经网络会根据预处理后的图像数据，通过反向传播算法来更新网络中的参数。
人工智能技术在语音信号处理中的应用
人工智能技术在语音信号处理中的应用一、引言语音识别技术一直是人工智能领域的热门话题，自20世纪60年代开始，研究人员就一直在探索如何通过计算机来识别和处理语音信号。
随着计算机技术和人工智能技术的发展，语音信号处理技术也得到了越来越广泛的应用，从智能家居、智能客服到语音助手等应用场景。
本文将重点探讨人工智能技术在语音信号处理中的应用。
二、人工智能在语音信号处理中的应用1. 语音识别语音识别是指通过计算机自动识别和翻译人类语言的过程。
传统的语音识别技术主要采用隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）等方法进行识别，但这些方法的准确率不如深度学习方法。
随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究人员开始采用深度学习模型进行语音识别。
目前，采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）结合CTC（Connectionist Temporal Classification）的深度学习模型已经成为主流的语音识别技术。
近年来，语音识别技术在智能家居、智能客服等领域得到了广泛的应用。
例如，语音识别技术可以实现语音控制智能家居设备的开关、调节温度等操作，还可以通过语音识别技术实现客户服务机器人，为用户提供快捷的服务。
2. 语音合成语音合成是指通过计算机合成自然语言的过程。
和语音识别不同的是，语音合成是将文字转化为语音，而不是将语音转化为文字。
传统的语音合成技术需要事先录制大量的语音样本，并且需要文本和语音样本之间的对应关系。
但是，这种方法不仅耗费时间和精力，而且合成的语音效果也很难达到自然的效果。
人工智能技术能够解决传统语音合成技术的这些问题。
采用神经网络进行语音合成的技术已经取得了很大的进展。
其原理是通过给定的文本和语音样本，训练一个神经网络模型来生成自然的语音音频。
这种方法不仅可以提高合成语音的自然度，而且还能够避免录制大量的语音样本，降低了成本。
语音合成技术可以应用于智能语音助手、车载导航等领域。
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。
语音识别常用算法
语音识别常用算法
语音识别是将口语信号转化为文字的过程。
它广泛应用于人机交互、智能家居、智能客服等领域。
语音识别的核心是算法，下面介绍几种常用的语音识别算法。
1、基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别算法
HMM是一种统计模型，它可以用来描述一个序列的生成过程。
在语音识别中，HMM被用来描述语音信号的产生过程。
它通过对输入信号的分析，推断出最有可能的词语序列。
2、基于高斯混合模型(GMM)的语音识别算法
GMM是一种用于建模概率密度函数的方法。
在语音识别中，GMM 被用来建模每个单词的声学特征。
通过计算输入信号与每个单词的GMM之间的相似度，识别出最有可能的词语。
3、基于神经网络的语音识别算法
神经网络是一种类似于人脑的计算模型。
在语音识别中，神经网络被用来建模输入信号和语音识别结果之间的映射关系。
通过训练神经网络，提高语音识别的准确性。
4、基于深度学习的语音识别算法
深度学习是一种对神经网络的扩展，它可以自动地学习特征，并且不需要人为设置特征提取算法。
在语音识别中，深度学习被用来提取输入信号的特征，并且建立输入信号和语音识别结果之间的映射关系。
以上是几种常用的语音识别算法，每一种算法都有其优缺点。
在
实际应用中，需要根据具体需求和数据情况选择合适的算法。
安防监控系统中的行人检测与跟踪算法研究
安防监控系统中的行人检测与跟踪算法研究随着科技的不断发展，安防监控系统在我们的生活和社会中起着越来越重要的作用。
而在这个系统中，行人检测与跟踪算法是一个关键的环节。
这种算法可以帮助监控系统实时监测并跟踪人员的活动，从而提高安防系统的效率和准确性。
本文将对安防监控系统中的行人检测与跟踪算法进行研究，探讨其原理、应用和挑战。
首先，行人检测算法是安防监控系统中的重要组成部分。
这种算法的目的是将监控视频中的行人目标从背景中分离出来，并对其进行检测和定位。
常见的行人检测算法包括基于深度学习的方法和传统的机器视觉算法。
基于深度学习的行人检测算法利用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的强大模式识别能力，可以自动学习并提取图像中的特征。
这种算法通常需要大量的标记数据来进行训练，但是具有较高的准确性和鲁棒性。
常见的基于深度学习的行人检测算法包括Faster R-CNN、SSD和YOLO等。
传统的机器视觉算法主要基于图像处理和特征提取技术，包括背景差分、直方图投影和小波变换等。
这些算法不需要大量的标记数据，但是对于光照变化、视角变化和遮挡等情况容易出现较多的误检和漏检。
因此，在实际应用中，一般采用传统算法与深度学习算法相结合的方式，以提高检测的准确性和鲁棒性。
其次，行人跟踪算法对于实时监控系统来说同样至关重要。
行人跟踪算法的目的是实时追踪监控视频中出现的行人目标，并获取其跟踪轨迹。
常见的行人跟踪算法包括基于卡尔曼滤波的算法、基于神经网络的算法和多目标跟踪算法等。
基于卡尔曼滤波的行人跟踪算法利用系统状态方程和观测方程来估计和预测目标的位置和速度。
这种算法对目标运动的模型假设较强，对光照、形变和遮挡等情况不够鲁棒。
基于神经网络的行人跟踪算法利用卷积神经网络或循环神经网络来学习并预测目标的运动轨迹，具有较好的鲁棒性和准确性。
多目标跟踪算法可以同时跟踪多个行人目标，常见的方法包括多目标卡尔曼滤波和多目标跟踪器的组合。
神经网络算法在人脸识别中的应用
神经网络算法在人脸识别中的应用人脸识别技术得到了越来越广泛的应用。
它可以用于刷脸支付、人脸门禁、犯罪侦查等多个领域。
这项技术的核心是人脸识别算法。
神经网络算法是当前研究最为广泛的一种人脸识别算法之一。
本文将介绍神经网络算法在人脸识别中的应用，以及其原理和优缺点。
节1 神经网络算法概述神经网络模型是一类模拟人脑神经元系统的计算模型，通过模拟人脑神经元之间的连接与信息传递来实现复杂的计算任务。
其中深度学习模型的核心是深度神经网络模型。
在人脸识别中，神经网络算法采用深度卷积神经网络模型，对人脸图像进行特征提取，从而进行人脸识别。
节2 神经网络算法的优点（1）准确率高神经网络算法具有准确率高的特点。
神经网络可以通过大量的训练数据和参数调整来提高准确率。
经过训练的神经网络可以识别出人脸图像中的各种特征，并将其转化为可识别的信息。
（2）鲁棒性强神经网络算法的鲁棒性强。
神经网络可以自动学习图像特征，避免了手动特征提取过程中可能出现的误差和偏差。
同时，在神经网络中，人脸图像数据的训练过程中，也可以通过增加图像旋转、翻转、噪声等数据增强技术来提高算法鲁棒性。
（3）可扩展性好神经网络算法具有良好的可扩展性。
通过训练深度卷积神经网络，可以获得更好的识别效果。
同时，随着硬件技术的不断提升，可以使用更加复杂的神经网络网络结构来实现更加准确和高效的人脸识别。
节3 神经网络算法的局限性（1）需要大量的训练数据神经网络算法需要大量的训练数据来进行训练，不同的数据集可能影响到算法的准确率，因此训练数据的选择也是进行人脸识别的一个重要因素。
（2）训练过程较慢神经网络算法的训练过程较慢，需要花费较长的时间来进行参数调整和训练。
这对使用者的要求较高，需要有一定的编程和数学基础来实现神经网络算法。
（3）对硬件配置要求较高神经网络算法对硬件的配置要求较高。
神经网络模型通常需要较大的内存和计算资源来运行。
这对于一些低性能的移动设备来说可能会产生限制。
声音识别中的神经网络模型构建和训练
声音识别中的神经网络模型构建和训练声音识别是一项重要的人工智能技术，它在语音助手、智能音箱、语音识别软件等领域有着广泛的应用。
声音识别的关键在于构建和训练有效的神经网络模型，以实现准确和可靠的声音识别。
本文将深入探讨声音识别中神经网络模型构建和训练的方法和技术。
在声音识别中，神经网络是一种常用的模型。
它模拟了人脑神经元之间相互连接、传递信息的方式，通过学习大量数据来实现特定任务。
构建一个有效的神经网络模型需要考虑到多个因素，包括网络结构、激活函数、损失函数等。
首先，我们需要选择适当的网络结构。
在声音识别中常用的神经网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及其变种模型。
卷积神经网络适用于处理具有时间局部性特征（例如语谱图）的声音数据，而循环神经网络则能够捕捉到时间序列上连续性信息（例如语音信号）。
此外，在一些复杂任务中，我们可以选择将这两种结构进行结合，构建混合模型，以提高声音识别的准确性。
其次，选择适当的激活函数对于神经网络的训练和性能至关重要。
常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
这些函数能够将输入信号映射到不同的输出范围，使得神经网络能够对输入数据进行非线性建模。
在声音识别中，ReLU是一种常用的激活函数，它具有较好的训练速度和稳定性。
另外，在声音识别中选择适当的损失函数也是至关重要的。
损失函数用于衡量模型输出与实际标签之间的差异，并作为反馈信号来更新网络参数。
常用的损失函数包括交叉熵、均方误差等。
在声音识别任务中，交叉熵通常被用作损失函数，它能够有效地度量分类问题中模型输出与实际标签之间的差异。
在构建好神经网络模型之后，我们需要进行训练以提高其准确性和可靠性。
训练神经网络需要大量标注好标签（即已知分类）的数据集作为输入，并通过反向传播算法来更新网络参数以减小损失函数。
在声音识别中，一个常见的训练策略是使用小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）算法，它能够在较短的时间内快速收敛。
基于深度神经网络的语音识别算法优化
基于深度神经网络的语音识别算法优化近年来，随着深度学习的飞速发展，基于深度神经网络的语音识别算法已经取得了巨大的突破和进展。
然而，仍然存在一些问题和挑战，需要进一步优化算法，提高语音识别的准确性和性能。
本文将针对这一问题展开讨论，并提出了一些优化算法的方法和建议。
首先，为了提高基于深度神经网络的语音识别算法的准确性，我们可以使用更大规模的数据集进行训练。
由于深度神经网络的优势在于其强大的模型拟合能力，更多的数据将有助于提高模型的准确性和泛化能力。
可以使用公开的语音数据集，如TIMIT、LibriSpeech等，或者自行收集和标注数据。
通过扩充训练数据集，我们能够更好地捕捉语音信号的多样性和变化，从而提高识别的准确性。
其次，针对深度神经网络模型本身，我们可以考虑使用更深层次的网络结构。
深度神经网络的主要优势在于其多层次的特征表示能力，通过增加网络的深度，我们能够更好地抽象和表示语音信号的特征信息。
可以使用卷积神经网络（CNN）作为前端特征提取器，然后将其与循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等结构相结合，来构建更深的神经网络模型。
此外，还可以探索一些新颖的网络结构，如残差网络（ResNet）等，进一步提高模型的性能。
另外，为了进一步优化基于深度神经网络的语音识别算法，我们可以采用更先进的优化算法来训练网络模型。
传统的优化算法如随机梯度下降（SGD）存在一些问题，如容易陷入局部最优解、收敛速度慢等。
可以尝试使用一些改进的优化算法，如Adam、RMSprop等，来加速网络的训练过程。
此外，还可以引入一些正则化技术，如Dropout、Batch Normalization等，来防止模型过拟合和提高泛化能力。
除了以上的方法，我们还可以考虑引入一些增强学习方法来优化基于深度神经网络的语音识别算法。
增强学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的方法，可以用于优化模型的决策过程。
可以使用深度强化学习方法，如深度Q网络（DQN）等，来训练一个智能体，使其能够自动调整参数，优化识别的性能。
基于卷积神经网络的人脸识别技术研究
基于卷积神经网络的人脸识别技术研究人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现自动识别身份的技术。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的人脸识别技术在准确率和鲁棒性方面取得了重要突破。
基于卷积神经网络的人脸识别技术主要分为两个核心任务：人脸检测和人脸识别。
人脸检测是指在一张图像中找出所有人脸的位置和大小，而人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸进行比对，从而确定身份。
首先，人脸检测是人脸识别技术的前置任务。
它的目标是在图像中找出所有人脸的位置和大小。
常用的方法有基于传统机器学习算法的人脸检测以及基于深度学习的人脸检测。
传统的机器学习方法需要手动设计特征和分类器，效果较差。
而基于深度学习的方法则能够自动提取高级特征，并通过卷积神经网络进行分类。
常用的深度学习模型包括YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。
其次，人脸识别是在人脸检测的基础上对检测到的人脸进行特征提取和匹配。
卷积神经网络是一种能够自动学习特征的神经网络模型，特别适合用于人脸识别。
常用的卷积神经网络模型有VGGNet、ResNet和Inception等。
这些模型通过多层卷积和池化运算，将人脸图像转化为高维特征向量，再通过计算欧氏距离或余弦相似度等度量方法，与已知的人脸特征进行比对来判断身份。
同时，为了提高人脸识别的准确率，研究者还提出了一些优化方法。
例如数据增强（Data Augmentation）可以通过在图像上进行随机变换来增加训练样本的多样性，提高模型的泛化能力。
此外，损失函数的选择也对模型的性能有很大的影响。
常用的损失函数包括三元组损失（Triplet Loss）和中心损失（Center Loss）。
三元组损失通过最小化同一人脸的特征与不同人脸特征的距离，使得同一人脸特征向量相似度增大，不同人脸特征向量相似度减小；中心损失则通过最小化同一类别人脸特征的距离，使得同一类别人脸特征向量更加紧凑，不同类别人脸特征向量更加分散。
基于深度学习的人脸识别方法研究
基于深度学习的人脸识别方法研究第一章：引言人脸识别，指通过获取人脸图像中的特征，确定出图像中的人物身份，并进行身份验证。
人脸识别是一种非常重要的生物识别技术，应用于各个领域，如社交媒体、刑侦、安防等。
在过去，人脸识别技术主要是基于传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、k近邻算法（KNN）和随机森林算法等。
然而，这些算法的效果受到很多限制，如人脸表情、光照和姿态等变化都会影响识别效果。
近年来，深度学习技术迅速发展，为人脸识别技术的提升带来了新的机遇。
本文将介绍一些基于深度学习的人脸识别方法，包括卷积神经网络（CNN）、人脸识别特征提取技术等，同时分析各种方法的优缺点，为人脸识别技术的进一步研究提供参考。
第二章：卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种深度学习技术，常常用于图像识别，其中包括人脸识别。
卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层主要负责提取特征，池化层用于减少特征维度，全连接层用于分类。
目前，卷积神经网络已经成为人脸识别任务中效果最好的方法之一。
具体而言，支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）通常都是用于人脸识别，SVM在特征提取后分类比较有效，而CNN在端到端学习时表现良好。
第三章：特征提取特征提取是人脸识别的一个重要环节，通常有两种方法：基于传统机器学习算法的特征提取和基于深度学习的特征提取。
传统的特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
这些方法可以在一定程度上提高人脸识别的准确性，但受到了光照、角度和表情等各种因素的影响。
现在，越来越多的人脸识别系统采用基于深度学习的特征提取方法，如基于CNN的特征提取、基于人工神经网络的自编码器等。
第四章：人脸识别技术的应用人脸识别技术已经应用于各个领域，包括社交媒体、刑侦、安防等。
在社交媒体方面，人脸识别用于自动标注及自动组成相册，实现更好的用户体验和知识管理。
在刑侦方面，人脸识别技术可提升侦破案件的准确性和速度。
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文章编号:167121742(2008)0420384205基于神经网络和卡尔曼滤波算法的说话人识别张余生, 夏秀渝, 杨 莎(四川大学电子信息学院,四川成都610064) 摘要:首先从语音信号中提取出特征参数:线性预测倒谱系数(L PCC )和用小波包提取的小波特征参数(WPC );语音特征分类模型则选择多层前馈式神经网络(MBP 网络),并将奇异值分解运用到扩展卡尔曼滤波(EKF )算法中作为神经网络的学习算法。
仿真结果表明,小波特征参数具有良好的识别效果;同时采用改进后的扩展卡尔曼滤波(EKF )算法使人工神经网络具有更稳定、更准确的分类性能。
关 键 词:线性预测倒谱系数(L PCC );小波特征参数;多层前馈式神经网络;扩展卡尔曼滤波(EKF )算法中图分类号:TP202.7 文献标识码:A收稿日期:2008203203;修订日期:20082032311 引言说话人识别,又称声纹识别,是利用说话人的语音特征对说话人身份进行辨认或确认。
根据识别方式,说话人识别分为与文本有关和与文本无关两种方式[1]。
前者要求在识别时,说话人提供与训练语音相同的关键词串或者语句,而后者则没有这样的要求,说话人说话内容是任意的。
文中讨论的是与文本无关的说话人身份确认。
说话人识别由两个过程组成:特征提取部分,从语音信号中提取出所需的特征参数;识别部分,把提取的特征输入到模式分类器并作出最终判决。
用于说话人识别的特征参数有:线性预测系数(L PC )、L PC 倒谱系数、美尔倒谱系数(MFCC )等等。
识别部分的模式匹配方法有矢量量化(VQ )、高斯混合模型(GMM )、人工神经网络方法(ANN )以及这些方法的组合技术等。
文中提出了采用从语音中提取出的线性预测倒谱系数(L PCC ),小波特征参数作为说话人识别的特征参数;分类器设计中,选用了多层前馈式神经网络(MBP )。
在人工神经网络学习算法的选取时,提出用扩展卡尔曼滤波算法取代在处理非线性对象时收敛速度慢、易陷入局部极值的BP 算法。
同时在卡尔曼滤波计算中,将数值鲁棒性较好的奇异值分解方法应用于卡尔曼滤波的递推公式中,提高了滤波精度和数值稳定性,并且也减少迭代计算量。
2 语音特征参数提取2.1 语音信号的预处理语音信号是准平稳的时变信号,即只有在一个短时段中(20ms )才是平稳的,所以绝大部分的说话人识别系统都是建立在短时分析的基础上,把一定长度的语音分为许多帧来分析。
首先对语音信号进行预加重处理,端点检测,然后用汉明窗进行分帧,最后计算语音特征参数。
2.2 线性预测倒谱系数的提取语音特征参数种类很多,从语音频谱直接导出的参数有:混合参数,M EL 频率倒谱系数和线性预测参数及其派生参数等。
其中,L PC 系数和差值倒谱系数计算量小,有较好的识别效果,所以文中将采用线性预测倒谱系数。
线性预测分析的基本思想是:用过去的p 个样点值预测现在或未来的样点值: ^s (n )=∑pk =1a k s (n -k )(1)第23卷第4期2008年8月成 都 信 息 工 程 学 院 学 报JOURNAL OF CHEN G DU UNIV ERSITY OF INFORMATION TECHNOLO GY Vol.23No.4Aug.2008其中p 是预测阶数,{a k },k =1,2,…,p 是线性预测系数(L PC )。
通过使处于同一帧中的预测信号与实际信号之间的均方误差值最小得到这些线性预测系数。
通过线性预测分析得到的声道模型系统函数为: H (z )=11-∑pk =1a k z-k(2)其冲激响应为h (n ),设^h (n )表示h (n )的复倒谱,通过适当的变换,从而可由a k 求出: ^h (1)=a 1(3) ^h (n )=a n +∑n -1k =1(1-k/n )a k ^h (n -k ) 1Φn Φp(4) ^h (n )=∑pk =1(1-k/n )a k ^h (n -k ) n >p(5)按上式求得的复倒谱^h (n )称之为线性预测复倒谱系数(L PCC )。
2.3 用小波包提取语音特征系数小波分析方法是一种窗口大小(窗口面积)固定但其形状可改变,时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法[2]。
它在时域和频域同时具有良好的局部化性质,因此小波分析是分析非平稳信号的好方法[3]。
由于语音信号具有非平稳性,所以可以用小波包分析代替语音信号处理中的傅立叶分析和滤波器组,导出基于小波分析的语音特征,为了利用人耳的听觉感知特征,即M EL 频率和关键带,采用了小波包分解树的方法,使它的子频带分布类似于M EL 域滤波器组[4]。
基于小波包分析具有的上述特点,在MFCC 参数提取方法的基础上用小波包分析取代MFCC 提取过程中的FF T 变换和M EL 滤波器组两步,得到一种新型特征参数WPC 。
小波包系数的提取过程如下:(1)输入语音信号经过一阶数字滤波器H (z )=1-0.95z -1进行预加重,提升高频信号,并经过端点检测(利用短时能量与过零率)提取出有用的语音部分;(2)基于小波函数(Daubechies 函数)对所提取的语音信号进行6层小波包分解,得到小波包分解结构(树结构,数据结构)。
(3)使用小波重构函数(wprcoef 函数),计算小波包分解系数(小波包分解树结构)的重构信号。
通过此步的小波包分析可以把语音信号无损地分成不同的24个信号,这24个信号反映了原始的语音信号在24个相互不重叠的频率段上的信息,可用这些信息来识别说话人的身份。
(4)计算小波包重构后得到的24个支路信号的对数能量。
S k =1n ∑{W PD (x (n ))}2,k =1,2,…,K(6)其中,K 为所选频带的数目。
(5)将所得到的S k 做归一化处理 S k ′=S k /∑{|S k |}2(7)(6)将上述S k ′经离散余弦变换(DCT )得到P =12维的WPC 系数: c (i )=∑K k =1S k ′cos πi (k -12)K(8)其中 0Φk ΦK i =1,2,…,P3 人工神经网络人工神经网络是模拟人脑神经组织的基础上发展起来的全新计算系统,是由大量计算单元通过丰富联结构成的复杂网络,是一种接近于人的认知过程的计算模型[5]。
这种网络是可以训练的,可以积累经验而不断改善自身的性能。
具有很好的模式识别能力,特别适用于用来进行语音信号处理,如语音识别或说话人身份识别。
583第4期 张余生等:基于神经网络和卡尔曼滤波算法的说话人识别3.1 人工神经网络模型人工神经网络由神经元、网络拓扑、学习算法三者构成。
文中采用MBP 神经网络,一种多层前馈神经网络,采用logsig 函数F =logsig (n )=1/(1+exp (-n ))作为神经元活化函数。
MBP 神经网络模型由一个输入层,一个输出层和一个或多个的隐层组成。
输入层和输出层的节点是线性的,隐层的节点是非线性的。
所用的MBP 神经网络由三层组成,节点分别为12,13,1,隐层的节点在以往学者研究得到的经验公式n =n i +n 0+a 所表示的范围内进行选择,其中n 为隐层节点数;n i 为输入节点数;n 0为输出节点数;a 为1～10之间的常数[6]。
为每个说话人建立了一个子网模型,N 个子网构成一个用于N 个说话人识别的组合神经网络模型。
3.2 基于奇异值分解的扩展K alman 滤波学习算法经典的BP 算法在处理非线性对象时收敛速度慢、易陷入局部极值。
采用扩展卡尔曼滤波算法作为学习算法,并将数值鲁棒性较好的奇异值分解方法应用于卡尔曼滤波的递推公式中,提高了滤波精度和数值稳定性。
设有一N 层前向网络,每层上的神经单元个数为N k (k =1,2,…,N ),其中输入层是第1层,输出层是第N 层。
第k 层神经元的连接权值为W k ij (i =1,2,…,N k -1,j =1,2,…,N k ),将网络的所有权值、阀值作为滤波状态,即W =[W 111…W 1L 1L 2W 211…W 2L 2L 3…W N 11…W N L N -1L N ]。
系统状态方程和观测方程分别为: W (k +1)=W (k )+Δ(k )(9) Y e (k )=h (W (k ),X (k ))+V (k )=Y r (k )+V (k )(10)其中Δ(k )为状态更新量,Y e (k )为期望输出,X (k )为输入向量,Y r (k )为实际输出,V (k )为随机白噪声。
非线性函数h ()定义为输入、输出、权值和阀值之间的非线性映射关系。
根据扩展卡尔曼滤波的思想[6],对Y e(k )泰勒展开并略去二阶以上项,由kalman 滤波基本递推公式得到神经网络权值学习的Kalman 滤波学习算法为: W ^(k +1)=W ^(k )+K (k +1)[Y e (k +1)-h (W ^(k ),X (k ))](11) K (k +1)=P (k +1)H T (k +1)[H (k +1)P (k +1)H T (k +1)+R (k +1)]-1(12) P (k +1)=[I -K (k +1)H T (k +1)]P (k )(13)式中,梯度矩阵H (k )=9h (W (k ),X (k ))9W (k )|W (k )=W ^(k|k )(14)基于奇异值分解的kalman 滤波算法实现的基本思想[7]是将滤波误差的协方差阵P 进行奇异值分解,从而把协方差阵的迭代计算变换成奇异值分解阵的迭代计算。
由于协方差阵P 是实对称矩阵,因此将其进行如下奇异值分解: P (k |k )=U (k |k )D 2(k |k )U T (k |k )(15)其中U 为n 维正交矩阵,D 为n 维对角矩阵,得到系统在奇异值分解后的kalman 滤波方程为: W ^(k +1)=W ^(k )+K (k +1)[Y e (k +1)-h (W ^(k ),X (k ))](16) K (k +1)=U (k +1|k +1)D 2(k +1|k +1)U T (k +1|k +1)H T (k +1)R -1k +1(17)以3层单输出网络为例,h (W (k ),X (k ))的计算公式为: h (W (k ),X (k ))=∑ni =1W 2i1+exp [∑m j =1W ij u i +b 1i ]+b 2(18)式中,W 为网络权值;b 为阀值;m 为输入个数;n 为隐层神经元个数。
采用sigmoid 函数y =11+e -x作隐层神经元的传递函数,则9y9x =y (1-y )。
观测方程中的传递矩阵H 的计算公式为:H ij =9y i 9x j ,o j为隐层神经元的输出。