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Matlab-基于BP网络的数字语音识别 评分:

Matlab下基于BP网络的数字语音识别代码
2009-06-10 上传大小:2.59MB
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评论 共6条

xingyingxueyuan 识别数字的程序,还不错,可以运行出来
2014-05-29
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xys410137754 参考一下!看了一下!初学者适用
2014-04-14
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u010053078 还好 可以借鉴一下
2013-09-13
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limu921 资源还行,参考一下吧
2013-08-20
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gh174 参考了一下,还可以哦!
2013-05-17
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jason_yang_ 纯借鉴,比较基础。。
2012-11-15
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BP神经网络语音识别

BP神经网络语音识别matlab代码 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别

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利用bp神经网络实现0~9数字识别,matlab源码

是matlab源码,利用bp网络实现0~9数字识别系统,友好的系统界面,包括训练样本和含噪声的数字图片

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BP神经网络语音识别Matlab程序

该文件主要包含了BP神经网络算法以及其数据集,利用该神经网络可以实现语音识别。

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基于BP神经网络对几种字体0-9的数字识别(MATLAB源码)

基于BP神经网络对几种字体0-9的数字识别(MATLAB源码) 注:代码内部默认将程序文件放在F盘,可自行更改。

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基于神经网络语音识别

基于神经网络的语音识别 MATLAB代码

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基于MATLAB的语音识别简明代码(完整版)

基于MATLAB的语音识别简明代码(完整版),VQ,LBG,包括语音库。

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基于BP神经网络的语音信号识别

利用BP神经网络识别语音信号,文档已包含语音数据,可直接运行,运环境为matlab

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MATLAB语音识别系统(含源代码)

本文介绍一种用MATLAB实现的语音识别系统,包含源代码

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基于BP神经网络数字识别系统源代码

VS2010环境下开发的基于BP神经网络的数字识别系统 本系统可以识别彩色数字 已经多数字数字 仅供学习交流

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基于MATLAB的数字语音识别

这个文档是本人在大三上学期的课程设计,文档里记录了基于MATLAB的数字语音识别系统实现的过程,具体的代码在文档的附录中,希望对做这方面研究的人有帮助,如有不懂的地方可以加我的QQ(1163392712),我们可以一起探讨学习!

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BP神经网络解决手写数字识别问题 matlab源代码

希望对大家有帮助!

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MATLAB基于BP神经网络的手写数字识别代码

代码主要实现了对手写数字的识别,可通过代码得到识别的错误率,

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基于BP神经网络的彩票预测系统的研究(含测试用源代码)

基于BP网络的彩票预测系统的研究.kdh 双色球彩票分析技术及其应用研究.nh 双色球的数理分析及其应用.caj BP算法的模拟程序.caj 预测源代码(练习用,不很准确)

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一个基于bp神经网络的matlab 识别0-9数字

一个基于BP神经网络的matlab程序,对几种字体0-9的数字识别

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基于BP神经网络的电力负荷预测

基于BP神经网络的电力负荷预测研究,内容包含了MATLAB代码实现

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语音识别

语音识别的bp神经网络 基于语音的模式识别程序

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0-9的数字识别,

0-9的数字识别(计算机输入的数字)。上课老师让写的神经网络的作业,比较简单的数字识别,大家可以下载看看。

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BP神经网络实现手写数字识别matlab实现

BP神经网络实现手写数字识别,使用matlab实现。内有测试数据及实验结果,非常适合入门者使用。绝对超值、值5分。0.99MB的文件下载该文档,你不会吃亏。

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识别0-9十个数字,BP神经网络数字识别源代码.rar

识别0-9十个数字,BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别) 第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。 具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化

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基于BP神经网络的手写数字识别matlab实现

本ZIP文件包含了经典的手写数字的bmp数据,共{0,1,2,……,9}10个类,每个类包含500个数据;然后对图片进行二值化处理,采用patch来对每张image提出特征,最后设计神经网络对特征进行训练,并用得到的net来测试TestingSet,经过调解参数,测试精度可以达到95%左右。整个实现过程是基于matlab语言的,code清晰,明了,简单易懂,绝对值得算法爱好者探究。

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