摘要：
前言：自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式，记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试，程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据，再进行实现。一：算法推导 神经网络通过模拟人的神经元活动，来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”，离线情况下如果输入大于某值时，设定神经元处于兴奋状态，产生输出，否则不响应。而这个输入来自于所有其它的神经元。而神经元的响应函数有多种(需要满足可微，这种简单的函数可以拟合任何非线性函数)，本文选择sigmod函数。关于基础知识在此不在多说，这里主要介绍一下BP神经网络，并推导权值和阈值的更新公式。 BP网络通过前向反馈误差来改变权值和阈值，当网络的.. 阅读全文
随笔分类 - 语音识别算法
HTK代码中的log-add算法实现
2012-12-07 10:44 by 钱吉, 1490 阅读, 收藏,
摘要：
在语音识别处理中，一般采用基于高斯混合模型的HMM框架。在模型的训练中（如htk的代码），涉及到大量的概率值计算，这些概率值往往是很小的浮点数。而且概率值相乘后会越变越小，计算起来会损失精度，为了保持准确度，统一将这些概率值进行log处理，再参与运算。也就是说，在代码中处理的概率是对数域的值，即：p1' = logp1p2' = logp2在对数域中，乘法和除法变换为：loga*b = loga + logb; loga/b = loga - logb;所以对于p=p1*p2，则转换到对数域后变为：p' = logp = logp1*p2 = logp1+logp2 = 阅读全文
plp特征提取原理和方法
2012-10-12 12:06 by 钱吉, 9531 阅读, 收藏,
摘要：
LPC(Linear Predictive Coding，线性预测分析)：由于语音信号的发音特性，提取特征后的帧与帧之间是不独立的，那么我们可以用前面的帧或后面的帧预测当前帧。所求的的预测系数就是我们要用到的特征。线性预测分析中，我们可以用一个全极点滤波器为声道响应函数建模，即y(z)=x(z).H(z).以最小化预测误差为目标优化系数a,就可以得到特征系数。通常采用自相关方法，利用durbin算法求解方程。这里给出参数计算公式:1) 给定一个窗内的采样点信号{sn,n=1,N},它的自相关序列计算公式为：，i=0,p.2) 滤波器还有一个反射系数{ki},可以理解为声道的反射系数，和预测误差 阅读全文
(转：htk中命令行参数的读取)
2012-10-12 11:28 by 钱吉, 844 阅读, 收藏,
摘要：
由于不知道来源出处了，请原作者见谅，如有需要请告知源地址。这里只是贴出来mark一下，以后便于查看。#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>#include <ctype.h>static int argcount; /* total args = argc */static int nextarg=1; /* next arg to return in GetxxxArg */static char **arglist;/* ----------- Command Line 阅读全文
浙公网安备 33010602011771号