动态不等步长误差分段学习算法在非特定人语音识别中的应用

"这篇论文是2002年发表在《控制与决策》期刊上的，由田岚、陆小珊和白树忠合作撰写，属于自然科学领域的论文，主要研究了基于快速神经网络算法的非特定人语音识别技术。文中介绍了一种改进的快速神经网络算法——动态不等步长的误差分段学习算法，该算法在前馈神经网络模型中被应用到非特定人的语音识别系统中，显著提高了训练速度和识别率。" 正文: 在语音识别领域，非特定人语音识别是一项挑战性的任务，因为它涉及到对任何人的语音都能准确识别，而不仅仅是预先训练过的特定个体。传统的语音识别方法往往依赖于复杂的特征提取和匹配过程，而神经网络由于其强大的模式识别能力，成为解决这一问题的有效工具。 这篇2002年的研究论文中，作者提出了一个创新的学习算法，即动态不等步长的误差分段学习算法，它改进了传统的反向传播(BP)算法。在BP算法中，权重更新的步长通常是一个固定值，这可能导致训练过程收敛缓慢且可能陷入局部最小值。而在动态不等步长的误差分段学习算法中，步长不再是一个常数，而是根据当前误差和网络节点的输出动态变化，这有助于加速训练过程并更有效地寻找全局最优解。 通过将这种新算法应用于前馈神经网络，构建了一个非特定人语音识别系统。前馈神经网络是一种基本的神经网络模型，其中信息沿着单一方向从输入层传递到输出层，不涉及反馈回路。在这个系统中，每个神经元负责处理一部分输入信息，并将结果传递给下一层，最终形成对输入语音的识别决策。 实验结果显示，该动态不等步长的误差分段学习算法在训练速度上比标准BP算法提升了十几倍，这意味着在保持或提高识别率的同时，大大减少了训练所需的时间。此外，经过这种算法训练的语音识别网络系统展示了较高的识别性能，这表明该算法能够有效优化网络权重，提高对复杂语音模式的识别精度。 关键词“非特定人语音识别”强调了这项工作的目标是创建一个对任何人说话都具备识别能力的系统，“神经网络”和“学习算法”则揭示了研究的核心是利用神经网络的模型和优化学习策略来提升识别效果。文献分类号TP183可能表示该研究属于自动化和控制理论的范畴，文献标识码A则表明这是一篇原创性研究文章。 这篇论文贡献了一种新的、高效的神经网络学习算法，对于非特定人语音识别技术的发展具有重要意义，不仅提高了训练效率，而且提高了系统的识别率，为后续的语音识别研究提供了有价值的参考。