- 1、本文档共5页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
第36卷第12期计算机仿真2019年12月
文章编号:1006-9348(2019)12-0387-04
云平台网络数字化信息自适应识别仿真
史晓琴,王晓媛
(西北农林科技大学外语系,陕西杨凌,712100)
摘要:针对当前方法在对云平台网络数字化英语语音信息进行识别时存在识别准确率较低,平均识别耗时较长等问题,提出
—种基于小波神经网络的云平台网络数字化英语信息自适应识别方法,利用过零率作为英语语音信息清音和浊音的特征,
并采用小波函数对云平台网络数字化英语语音信息进行变换,得到小波尺度函数。采用零极点模型将得到的云平台网络数
字化英语语音信息的小波函数进行参数化,并将参数化处理后的小波参数作为英语语音信息识别的特征向量。通过伸缩平
移变换产生云平台网络数字化英语语音信息特征小波函数基,利用变换后的小波函数基构建云平台网络数字化小波神经网
络模型。计算英语语音信息识别误差熵函数,并通过引人动量因子和误差熵函数的偏导数对构建的小波神经网络模型参数
进行调整,即可实现云平台网络数字化英语语音信息自适应识别。仿真测试结果显示,所提方法能够实现云平台网络数字
化英语语音信息的高准确率、低耗时、自适应识别。
关键词:云平台;网络;数字化;英语语音信息;自适应识别
中图分类号:TP391.42文献标识码:B
CloudPlatformNetworkDigitalInformation
AdaptiveRecognitionSimulation
SHIXiao-qin,WANGXiao-yuan
(DepartmentofForeignLanguages,NorthwestAFUniversity,YanglingShanx712100,China)
ABSTRACT:IncurrentrecognitionmethodofdigitalEnglishvoiceinformationofcloudplatformnetwork,therecog
nitionaccuracyislowandaveragerecognitiontimeistoolong.Inordertoovercomethedisadvantages,thisresearch
putsforwardaself-adaptionrecognitionmethodbasedonwaveletneuralnetwork.Atfirst,thepaperusedzero-
crossingrateasfeatureofunvoicedandvoicedsoundoftheEnglishvoiceinformationandusedthewaveletneural
networktocarryoutconversionforthevoiceinformation,thenobtainedwavelet-scalingfunction.Theobtained
waveletfunctionwasparameterizedviazero-polemodelandtheparameterizedwaveletfunctionwasusedasfeature
vectoroftherecognition.WaveletfunctionbaseoffeatureoftheEng
文档评论(0)