该研究基于BP神经网络构建了分类模型,对语音信号进行分类,取得了良好的分类效果。通过实验数据的分析,证明该方法在语音信号分类方面具有较高的可行性和适用性。
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利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析,要求学生采集语音信号后,在MATLAB软件平台进行频谱分析和特征提取;并对所采集的语音信号使用合适的滤波器滤除噪声,分析比较不同滤波器的性能。
BP神经网络原理及MATLAB仿真,BP神经网络的优化算法研究
为提高垃圾识别与分类的效率,尤其是医疗废物,文中在图像识别的基础上,提出了基于BP神经网络的医疗废物识别与分类模型。该模型依据用户实时拍摄的图片,利用AGAST角点检测算法、FREAK描述算法、高阶局
本文聚焦于语音信号处理技术在通信系统中的应用研究,详细探讨了该技术在通信领域中的重要性和作用。通过对语音信号的采集、编码、传输和解码等环节的分析,揭示了语音信号处理技术在提高通信系统音质和稳定性方面的
BP神经网络和POS神经网络是两种常见的神经网络模型,在计算机科学领域有着重要的应用。BP神经网络是一种前馈式人工神经网络,通过反向传播算法进行训练,可用于解决分类、回归和模式识别等问题。而POS神经
之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建,是在python环境下基于numpy搭建的,之前的numpy版两层神经网络,不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频,介绍了关于t
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BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究
强大,很好很强大。学习神经网络的好助手,可以仿照其中的代码,只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。
BP神经网络算法在传输网络系统QOS中的应用研究,仅供参考
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