BP-Spracherkennungsalgorithmus für neuronale Netze basierend auf dem Momentum-Term und seinem MATLAB-Quellcode
Neuronale Netze haben ein breites Anwendungsspektrum im Bereich der Spracherkennung. Unter diesen werden neuronale Netze, die auf dem Backpropagation-Algorithmus (BP) basieren, häufig bei Spracherkennungsaufgaben verwendet. In diesem Artikel wird ein BP-Spracherkennungsalgorithmus für neuronale Netze vorgestellt, der auf Impulstermen basiert, und der entsprechende MATLAB-Quellcode bereitgestellt.
- Algorithmusprinzip
Der auf dem neuronalen BP-Netzwerk basierende Spracherkennungsalgorithmus ist hauptsächlich in drei Schritte unterteilt: Vorwärtsausbreitung, Fehlerberechnung und Gewichtsaktualisierung.
1.1 Vorwärtsausbreitung
Beim Vorwärtsausbreitungsprozess wird das eingegebene Sprachsignal der Eingabeschicht im neuronalen Netzwerk zugeführt und dann über die verborgene Schicht an die Ausgabeschicht weitergeleitet. Jedes Neuron verfügt über eine Aktivierungsfunktion, um das Eingangssignal zu verarbeiten und die Ausgabe an die nächste Schicht weiterzuleiten.
1.2 Fehlerberechnung
Die Fehlerberechnung bezieht sich auf die Berechnung des Fehlers zwischen der Ausgabe des neuronalen Netzwerks und der tatsächlichen Beschriftung. Eine häufig verwendete Fehlerberechnungsmethode ist der mittlere quadratische Fehler (MSE). Durch Vergleich der Netzwerkausgabe mit den tatsächlichen Etiketten kann der Fehlerwert ermittelt werden.
1.3 Gewichtsaktualisierung
In der Gewichtsaktualisierungsphase wird der Fehler zurück zur verborgenen Schicht und zur Eingabeschicht propagiert, um die Verbindungsgewichtung zwischen jedem Neuron im Netzwerk anzupassen. Während des Ausbreitungsprozesses wird die Gradientenabstiegsmethode verwendet, um die Gewichte zu aktualisieren. Um die Konvergenz zu beschleunigen und die Oszillation zu reduzieren, kann der Impulsterm eingeführt werden. Der Impulsterm passt die aktuelle Gewichtsaktualisierung an, indem er die Richtung und Größe der vorherigen Gewichtsaktualisierung berücksichtigt.
- Implementierung des MATLAB-Codes
Das Folgende ist ein Beispiel eines MATLAB-Quellcodes, der auf der Spracherkennung des neuronalen BP-Netzwerks mit Impulstermen basiert:
% 设置神经网络参数
inputSize = 10