2011年基于深度神经网络的语言识别取得突破性研究成果

基于BP神经网络语音识别方法研究

摘要： 神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热点。由于其具有良好的抽象分类特性,现已应用于语音识别系统的研究和开发，并成为解决识别相关问题的有效工具。文章在讲述语音识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对语音进行识别,用MATLAB完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。

关键词：语音识别；模式识别；BP神经网络，

1 绪论

计算机的飞速发展，使人们的生活方式发生了根本性的改变，鼠标、键盘，这些传统的人机接口使人们体会到了生活的便利。科学技术日新月异，假如让“机器”能够听懂人的语言，并根据其信息去执行人的意图，那么这无疑是最理想的人机智能接口方式，因此语音识别作为一门极具吸引力的学科应运而生，很多专家都指出语音识别技术将是未来十年信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

1.1 研究背景及意义

语言在人类的智能组成中充当着很重要的角色，人与人之间的交流和沟通大部分是通过语言的方式有效的完成。作为人与人之问交流最方便、自然、快捷的手段，人们自然希望它成为人与计算机交流的媒介。随着数字信号处理及计算机科学的飞速发展，人们对实现人机对话产生越来越迫切的要求，使得语音识别技术近年来得到

基于BP神经网络的车牌识别技术研究

摘 要

随着科学技术的不断发展，交通管理手段正从人工管理逐步转变成自动或

半自动方式，车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一，受到越来越多人们的关注。近年来，神经网络在许多领域中得到应用，利用神经网络自适应的特点，本文采用基于BP构成的神经网络进行字符识别。

本文通过对在车牌识别系统中图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究，提出了一种基于神经网络的车牌字符自动识别算法。用此方法对车牌图像进行实验，对车牌字符样本进行特征提取，并且在MATLAB环境下对车牌字符识别进行仿真模拟，结果证实此算法对车牌字符的定位和分割具有良好的效果，对车牌字符的识别具有一定的准确性。 关键词:BP神经网络；车牌定位；车牌识别；字符分割；字符识别

1. 引言

随着汽车数量的增加，使得世界各国都存在着交通拥挤的城市状况。为了解决这一问题，众多城市将车道拓宽，但仍远远不能解决问题，在不增加现有的道路设施情况下，如何提高交通运输效率已成为世界各国研究的焦点。智能型交通体系(ITS——Intelligent Transportation System)是未来交通监管系统的主要发展趋势。车辆

忻 州 师 范 学 院

计算机系本科毕业（设计）论文

课题名称 基 于 神 经 网 络 的 图

像 识 别 方 法 研 究

专 业 计 算 机 科 学 与 技 术

姓 名 杨 旭 东

学 号 2 0 1 1 0 8 1 1 2 0 1 3

指导教师 曹 建 芳

二零一三年六月

目 录

1 引 言.......................................................................................................................... 1

1.1 图像识别及人工神经网络 .............................................................................. 2 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 .................................................................. 4 1.3 神经网络的发展与研究现状 ...........

汽车车牌识别系统的设计文献综述

第12卷第4期2003年12月淮　海　工　学　院　学　报

JournalofHuaihaiInstituteofTechnologyVol.12　No.4

Dec.2003

　　文章编号:100823499(2003)0420025203

基于BP神经网络的汽车牌照识别

李丰林

(淮海工学院电子工程系,江苏连云港　222005)

Ξ

摘　要:提出了一种用BP,在特征提取时采用了Fourier投影2;,采用并行算法对BP网络分类器进行了处理;。实践证明,利用BP,,,。

关键词:B;.9;　　　文献标识码:A

RecognitionofCarLicensePlatesBasedonBPNetwork

LIFeng2lin

(Dept.ofElectronicEngineering,HuaihaiInstituteofTechnology,Lianyungang222005,China)

Abstract:AmethodofrecognizingcarlicenseplatesbasedonBPNetworkisproposedinthispaper.Aslicenseplatesareallprintedinboldcharacters

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

摘 要

科技发展日新月异，智能识别推陈出新。如今是信息化时期，数字识别在很多智能领域上运用广泛，拥有普遍的使用远景，因此探索这项技术有其重要的实际意义。由于手写数字在写法上千差万别，且数字间字形差别相对较小，使得识别系统的开发具有很大的挑战性。

当前手写数字识别采用的技术有Bayes判别法、决策树法、神经网络和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等。诞生于20世纪90年代的SVM技术是机器学习研究的热点，因其良好的泛化性能成为了数字识别领域的热门方法。

本开发系统借助MATLAB平台实现完成SVM的手写数字识别功能，同时与BP神经网络的识别作对比，并利用了MNIST数据库作扩展与分析。对识别的结果进行探究，得出使识别精准度出现误差的主要因素有手写体数字的规范程度、笔画字迹粗细和清晰，以及训练样本的数量等。

关键词 手写数字识别；神经网络；SVM

Abstract

I

Technological development changes rapidly, and intelligent recognition innovates constantly. In the

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

1对深度学习的国内外研究现状值得一看；2讲了神经网络和卷积神经网络的基础知识；3深度学习在车标上的应用基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究摘要深度学习（ＤＬ，ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ）是计算机科学机器学习（ＭＬ，ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎｉｎｇ）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标一人工智能（ＡＩ，ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。它在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。将深度学习与各种实际应用研究相结合也是一项很重要的工作。本文整理和总结了国内外关于深度学习的发展历程和最新的研究成果，对人工神经网络及经典的卷积神经网络所涉及到

湖 南 科 技 大 学

毕 业 设 计（ 论 文 ）

基于神经网络的指纹识别目 系统研究 者 院 业 号

二〇〇 年 月 日

题作学专学

颜金伟

指导教师

i

湖 南 科 技 大 学 毕业设计（论文）任务书

院 系（教研室）

系（教研室）主任: （签名） 年 月 日

学生姓名: 学号: 专业: 1 设计（论文）题目及专题： 2 学生设计（论文）时间：自 年 月 日开始至 年 月 日止

3 设计（论文）所用资源和参考资料：

4 设计（论文）应完成的主要内容：

5 提交设计（论文）形式（设计说明与图纸或论文等）及要求：

6 发题时间： 年 月 日

指导教师：