优化小波神经网络在抗噪声语音识别中的应用

"一种基于优化小波神经网络的语音识别" 本文是关于语音识别技术的研究，具体探讨了一种采用优化小波神经网络（WNN）的方法。传统的反向传播（BP）小波神经网络通常使用BP学习算法，该算法基于梯度下降法，存在陷入局部最小值的风险，导致网络训练效果不佳。为了改善这一问题，作者提出使用粒子群优化（PSO）算法来优化小波神经网络的参数。 粒子群优化是一种全局优化算法，源自对鸟群或鱼群集体行为的模拟，能够更有效地搜索解决方案空间，避免陷入局部最优。通过结合PSO算法，研究人员旨在提高小波神经网络的训练效率和识别性能，特别是在抗噪声环境下的语音识别任务。 实验结果显示，采用PSO优化的小波神经网络在迭代次数、函数逼近误差以及网络性能方面都明显优于传统的BP网络。这意味着网络能够在较少的迭代次数内收敛，并且具有更高的识别准确率。这对于实际应用中的语音识别系统来说，尤其是在噪声环境中，是一个显著的改进。 关键词涵盖了粒子群优化、小波神经网络、语音识别和抗噪声技术，表明该研究聚焦于如何利用先进优化算法提升复杂环境下语音识别的性能。中图分类号TN911.7表明这是电子技术领域的研究成果，文献标识码A则表示这是一篇具有学术价值的原创性文章。 这篇研究论文提出了一个创新性的方法，即利用粒子群优化算法改进小波神经网络，以提升语音识别系统的性能，尤其是在噪声环境下的识别率。这种方法对于语音识别技术的发展以及现代电子技术的应用具有重要的理论和实践意义。