介绍了很多手势识别的新进展和动态,关于神经网络在手势势必中的应用
基于神经网络的人脸识别
平台环境是基于Python + TensorFlow下的CNN训练,CNN全称卷积神经网络是当前图像处理最常用的方法之一。 首先准备自己的正面照片100张,使用dlib自带的frontal_face_
资源实测，可以使用，简单易操作，运行mainbq.m即可，调节输入可测试不同数据集的效果。
总结目前语音识别的发展现状,dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(FeedForwardDeepNeuralNetw
Matlab基于人工神经网络和GMM的数字识别-基于人工神经网络和GMM的数字识别.rar基于人工神经网络和GMM的数字识别
针对语音情感的动态特性,利用动态递归Elman神经网络实现语音情感识别系统。通过连接记忆上时刻状态与当前网络一并输入,实现Elman网络模型的状态反馈。基于此设计了语音情感识别系统,该系统能在后台修改
研究论文-一种基于优化小波神经网络的语音识别
该中文语音识别系统由声学模型和语言模型组成，两个模型都采用了基于神经网络的方法。声学模型使用了GRU-CTC模型，所有的代码均在gru_ctc_am.py中。此外，还引入了基于科大讯飞DFCNN的CN
东大赵力教授发表的一篇关于神经网络语音情感识别的研究，内容详细阐述了蛙跳算法的相关知识以及他对该算法的相关改进。
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