基于人工神经网络的自然语言处理技术研究

文章探讨了基于人工神经网络的自然语言处理技术,首先,阐述了人工神经网络的定义、结构、工作原理,以及与深度学习的关系。其次,详细研究了基于人工神经网络的自然语言处理技术,包括神经网络模型、词嵌入技术、循环神经网络、长短期记忆网络、转换器模型与自注意力机制等,并分析了这些技术面临的挑战。最后,通过实验设计与结果分析验证了所提出方法的有效性。文章研究内容对于推动自然语言处理技术的发展和应用具有重要意义。

基于STRAIGHT模型和人工神经网络的语音转换

采用STRAIGHT语音分析-合成模型,提取源说话人和目标说话人的基频和光滑声道谱作为表征语音特征的参数。在频谱训练阶段,把声道谱转换成MFCC参数,采用人工神经网络算法对源-目标说话人的MFCC参数进行训练映射。主观和客观试验结果表明,该方法能取得较好的转换效果,转换语音和目标语音较接近,易于理解。

人工神经网络与化学检验技术结合及其潜在应用前景——评《化学检测实验室质量控制技术》

人工神经网络指代具备模拟大脑学习和信息处理能力的计算模型,可模拟人类神经元之间的信息处理模式。近些年,人工神经网络在多个领域取得了显著成效,让其具备图像识别、语音识别及自然语言处理等能力。化学领域作为一门应用广泛的科学,开始逐渐应用人工神经网络来解决一系列问题。

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法 ,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验 ,结果表明 ,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法 .

人工神经网络及其在语音识别中的应用

1987年6月在美国召开的第一次关于神经网络的国际会议宣告了一门新学科——神经网络与神经工程的诞生。这门新兴边缘学科的出现,把从事计算机科学、人工智能、工程科学、生物控制论和神经科学等各个领域的科学家们组织了起来,旨在共同开创一条运用学科的交叉来研究脑信息处理,实现生物计算机的新路。近年来全球性神经网络研究热潮的兴起,不仅仅是因为神经科学研究本身取得了巨大的进展,

人工神经网络的硬件实现——A/D转换电路

本文阐述4位A/D转换器的基本原理及其在硬件实现中的主要技术问题.给出了从Hopfield的原理电路逐步演化成实际电子电路的设计过程,讨论了如何保证各个神经元在最佳状态下进行翻转,从而获得可靠、准确的输入-输出特性.同时指出了在计算机仿真中人们难以发现的极限环现象及其消除方法.

基于人工神经网络的标准化转换模型研究

在工业管线中,实际测量的数据往往受现场因素的干扰较大,无法直接衡量现场测量值,所以就需要对现场实测数据进行转换以得到标准数据。本文的主要就是研究一个系统模型即实测管线表面温度值和标准条件下热流值之间的转换模型,以便基于此模型对实际条件下测得的温度值和热流值进行标准化转换和预测。为了能够达到要求的技术性能与指标参数,选用基于人工神经网络BP算法建立转换模型。并用MATLAB软件进行了系统仿真,通过仿真结果可以就看出建立的模型满足了预期的技术要求,完成了系统模型的辨识。

人工神经网络技术在语音识别中的应用

本文对基于人工神经网络的语音识别技术进行了详细分析、讨论,阐述了人工神经网络对语音识别技术的推动作用。

人工神经网络模型在地学研究中的应用进展

近年来,随着人工神经网络(ANNs)自身技术的不断完善,应用ANNs模型成功解决各类地学问题的案例大量出现。通过对其发展历程进行分析发现,20世纪80年代末国际地学分析中已开始融入ANNs技术,国内则滞后1～2年。在地学分析中使用的各类人工神经网络类型中,BP模型应用最广,占到85%以上。在10余年的应用过程中,虽然地学的各个分支学科都移植了一种或数种ANNs模型作为其分析工具,但水文、地质、大气、遥感等领域应用较为广泛。传统地学定量分析中的单变量或多变量预测成为人工神经网络地学模型的主要应用客体。同时,诸如模式识别和过程模拟等也是ANNs模型求解的对象。目前,随着建模经验和知识的积累,地学ANNs模型的发展呈现出多种技术综合集成的态势,遗传算法、小波转换、模拟退火算法以及模糊逻辑等方法与ANNs模型融合,成为解决地学分析中非线性问题的利器。

基于自适应粒子群优化径向基函数神经网络的语音转换

语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到说话人谱包络参数与基频有着密切的联系,利用基于径向基函数神经网络的联合谱包络基频变换方法,将谱包络参数与基频联合进行建模和转换,使得转换后的基频含有更多的说话人个性特征。最后,运用主、客观方法对获得的转换语音进行性能测试。实验表明,与主流的基于高斯混合模型的语音转换相比,使用自适应粒子群优化的径向基函数神经网络方法能够获得更好的转换性能,且更加适用于男声到女声的转换。

基于量子粒子群优化广义回归神经网络的语音转换方法

针对粒子群算法优化神经网络进行语音转换时容易产生收敛速度慢、早熟的问题,本文采用一种新的量子粒子群算法优化广义回归神经网络的语音转换模型。该量子粒子群通过改变量子比特相位进而改变位置矢量,并利用量子非门进行变异操作。因此首先利用量子粒子群对网络进行优化得到最佳的光滑因子参数,从而建立频谱映射规则。接着,利用频谱参数和基频参数的相关性,对韵律特征基频也进行转换。然后,联立转换后的频谱参数和基频参数,利用STRAIGHT模型合成目标语音。最后,采用主观和客观测评方式进行评价。实验结果表明,与传统粒子群算法优化广义回归神经网络相比,该方法转换后的语音自然度和相似度得到提升,谱失真率下降2.1%。本文方法具有比径向基神经网络、广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络更好的语音转换性能。

MADALINES人工神经网络及其快速学习算法研究

在研究MADALINES人工神经网络中心差梯度学习算法(CDG)的基础上,提出了一种加速中心差梯度学习算法(SCDG),给出了该算法收敛性的证明,在计算机上模拟实现了SCDG算法且分析了实验结果,理论分析与实验均表明,SCDG算法较之传统的CDG算法,收敛速度提高了二个数量级以上.

基于CA的城市土地利用演变人工神经网络模拟

基于CA原理,利用学习矢量量化神经网络从不同时相遥感数据中挖掘土地利用演变的内在规律,自动找到土地利用元胞的转换规则,并以该规则反演和预测土地利用格局．在上海市区典型边缘带的应用显示,挖掘出的元胞转换规则,与同期上海城市发展状况相吻合,表明该模型可以满足土地利用演变模拟预测的要求,大大缩短了建立CA转换规则所需时间．若能增加社会、经济因素的影响,减少网络训练时的信息浪费,将进一步优化模拟效果．

基于人工神经网络的里氏硬度转换研究

随着里氏硬度测量的发展,里氏硬度的转换变得越来越重要。针对里氏硬度转换的误差较大的问题,本文提出采用人工神经网络的方法来实现里氏硬度到其他硬度的转换,并说明了在单片机中利用人工神经网络实现里氏硬度转换的方法。

基于人工神经网络的A／D转换器

本文通过对人工神经网络的研究，提出了一种采用人工神经网络构成的８位Ａ／Ｄ转换器．其神经元由集成运放等器件所组成，能以并行方式来实现模数转换．

一种基于神经网络的THD参数快速估计算法

模数转换器(ADC)测试主要包括静态参数和动态参数两个测试过程。随着性能的提升,ADC的测试复杂度和成本也急剧增加。替代测试,即通过分析两类参数间的关系来实现一个测试过程得到两类参数,已被证明是降低ADC测试复杂度和成本的主要方案之一。本文通过构建基于人工神经网络的参数预测模型来实现替代测试,模型以总谐波失真为预测目标,以静态性能参数为输入特征。针对高维的ADC非线性曲线,文章结合统计分析和主成分分析设计了专用的特征提取方法,在降低特征维度的同时尽可能地减少了信息损失。模型在测试集上的预测结果与参考值的均方误差和拟合优度分别达到了1.15 dB和0.6,显著优于相关对比模型。此外,在SHAP解释器的框架下分析了上述模型的预测目标和特征变量之间的依赖关系,并得到了有意义的结果。

关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题

人工神经网络应用于GPS高程转换,目前仍存在许多问题有待进一步的研究。本文就应用BP神经网络模型转换GPS高程中的隐含层数确定、隐含层节点数的确定、网络训练次数、学习速率选择、初始权值等问题进行较深入分析研究,得到一些有益的结论。

基于神经网络的语音识别技术应用研究

简单叙述了采用人工神经网络技术进行语音识别的原理，给出了其中关键技术：求解语音特征参数和典型神经网络的学习过程。然后通过二个具体应用实例，展示了如何使这一技术实用化。

基于神经网络的语音情感识别

研究目的就是通过深入分析各种语音情感特征,找出其中对情感识别有较大贡献的特征,并寻找适合的模型将有效特征加以利用。分析和研究了多位科学家在进行语音情感分析过程中采用的方法和技术,通过总结和创新建立了语音情感语料库,并成功地提取了相关的语音信号的特征。研究了基音频率、振幅能量和共振峰等目前常用的情感特征在语音情感识别中的作用,重点研究了MFCC和△MFCC,实验发现特征筛选后系统的识别效果有着一定程度的提高。将处理后的频谱特征参数同原有的BP人工神经网络模型有效地结合起来,形成完整的语音情感识别系统,取得了较为满意的识别结果。

用变化的降雨—径流资料通过反向传播人工神经网络模拟径流

用变化较大的、精度不高的数据组建立多层反向传播神经网络（BPANN）模型，用以模拟印度纳尔默达河两个小流域Banjar～Hridaynagar和Narmada-Manot的3种时间尺度（周、10d、月）的降雨径流过程。采用梯度下降优化技术建立BPANN径流模型，并通过交叉检验进行概化。用变化相对较大、精度不高的数据资料建立起来的BPANN，在几乎所有情况下，计算迭代次数较少，概化程度较高。计算结果表明，BPANN模型的性能优于线性转换函数模型（LTF）。