湖南方言辨识：BP神经网络与Adaboost结合的模型

"基于混合特征参数和BP_Adaboost的方言辨识" 本文主要探讨的是非特定人孤立词的汉语方言辨识技术，特别是在湖南地区的应用。研究中提出了一个结合BP神经网络和Adaboost算法的新型辨识模型，旨在提高辨识的准确性和抗噪声能力。方言辨识在计算机工程中是一个具有挑战性的课题，因为汉语方言的多样性要求高度精确的分析和识别技术。 首先，论文介绍了汉语方言辨识的重要性，特别是在中国广阔的地理环境下，各地的方言发音差异显著。尽管已有研究工作，但这一领域的探索仍具有很大的潜力。BP神经网络在语音识别领域常被用作分类工具，但由于其收敛速度慢和易陷入局部最优的局限，研究人员开始寻求改进方法。 Adaboost算法的引入解决了这一问题。Adaboost是一种集成学习方法，能够通过迭代过程选择最优的弱分类器，并组合成强分类器。它通过调整数据点的权重，使得训练过程更侧重于难以分类的样本，从而提升整体的分类性能。在语音识别中，Adaboost已被证明能有效区分语音和非语音信号，以及在多种声音分类中展现出良好的性能。 文章以湖南长沙、株洲、衡阳、常德四地方言为例，采用了一种混合特征参数的方法。这些参数包括线性预测倒谱系数（LPCC）、美尔倒谱系数（MFCC）及其一阶差分系数，以捕捉语音的动态特性及声道特性。MFCC因其考虑了人耳听觉特性的非线性变换，在语音识别中尤其受到青睐。 提取这些特征参数后，研究构建了一个BP_Adaboost强分类器。BP神经网络作为基础分类器，通过Adaboost的迭代优化过程，组合成一个更强大的分类系统。实验结果表明，这种混合模型相对于单一的BP神经网络，表现出更好的鲁棒性和更高的识别率。 本文的研究为方言辨识提供了一种新的有效方法，通过结合BP神经网络和Adaboost算法，能够在复杂环境中提高辨识的准确性和效率。这种方法对于推动方言识别技术的发展，尤其是在大规模的语音识别应用中，具有重要的理论和实践价值。