基于 MATLAB 实现的带动量项的 BP 神经网络语音识别

基于 MATLAB 实现的带动量项的 BP 神经网络语音识别

近年来，随着科技的发展，人们对于语音识别技术的需求越来越高。而作为一种基于人工神经网络的模式识别技术，BP 神经网络在语音识别领域得到了广泛的应用。

本文将重点介绍基于 MATLAB 实现的带动量项的 BP 神经网络语音识别算法，该算法相比传统的 BP 算法加入了动量项，可以大幅度提升网络的收敛速度和精度，更好地应对语音信号的特征。

1. 数据处理

为了能够进行语音信号的识别，首先需要准备训练集和测试集的数据。本文使用了 TIMIT 语音数据集作为训练和测试样本，该数据集包含了美国英语的读音，涵盖了多种语音信号的情况。

为了进行数据处理，我们需要将语音信号转化为数字信号。这里采用了 MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征提取算法，它可以将语音信号转换为一个不同时间段内的一组数字特征向量。

因此，对于每个语音信号，我们首先将其转化为数字信号，再根据 MFCC 算法从数字信号中提取出其特征向量，最终得到用于神经网络训练的数字数据集。

2. BP 神经网络模型

在准备好数据后，我们可以开始构建 BP 神经网络模型。该模型由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，其中输入层和输出层的节点数分别与 MFCC 特征向量的维度和语音信号类别数相等。

本文采用了常见的三层结构，隐藏层数设为 1，隐藏层节点数设为 256。由于 BP 算法在训练过程中容易陷入局部极小值，因此我们引入了动量项，即在更新权重和偏置项时，不仅考虑当前步的梯度，还加入了上一步的梯度作为惯性，使得网络更容易