矢量量化降低BP网规模的方法

张军英; 石美红

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矢量量化降低BP网规模的方法

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在用ＢＰ网进行语音和说话人识别过程中，ＢＰ网的输入节点数一般在几百个左右，使得网络的规模过大，训练速度过慢。为此本文在对语音特征进行有效编码的基础上，充分考虑到ＢＰ网输入的自适应性及多维码字间距离与一维码号间距离的不一致性，对量化码字的码号进行有效的码号变换，用变换后的码号数据经归一化后作为ＢＰ网的输入，从而大大压缩了网络的规模。所进行的语音识别实验及与其它语音识别方法的比较表明，网络训练速度、存贮容量和识别速度都有了明显的改善。

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来源
《微电子学与计算机》 |1994年第6期|49-51|共4页
作者
张军英; 石美红;
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作者单位

西安电子科技大学计算机系;

西北纺织工学院自动化系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
神经网络; BP算法; 矢量量化;

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