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