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基于扩展联想神经网络的语音识别系统

         

摘要

将扩展联想记忆神经网络用于噪音语音识别,它是在一多层感知器(MLP)后接一反馈构成,对于反馈联想网络,我们提出基于误差反传的快速梯度学习算法,从而提高网络的联想记忆能力的训练速度,通过改变误差能量函数,使权值修正根据的大小而改变,并导出相应的快速算法,使扩展联想网络的速度提高3-5倍,整个系统具有很高的自适应性、鲁棒性容错性、和联想记忆能力。最后根据语音识别结果提取概念,进行拓扑义影射,在平面上反

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