基于快速神经网络算法的非特定人语音识别

提出一种用于语音识别的改进的快速神经网络算法,即动态不等步长的误差分段学习算法。将步长看作误差和网络节点输出的函数,对各权值按不同步长进行动态调整,并将其应用于一个基于前馈神经网络模型的非特定人语音识别系统。实验表明,该算法比传统BP算法在训练速度上可提高十几倍,训练出的语音识别网络系统具有较高的识别率。