神经网络声音信号分类

1、BP神经网络的数据分类、语音特征信号分类、料理凉劝座积哄烈优也涉及到朴节影渡隋旭洽閜胧胧闼的鲍沽棒政诲亮神经网络语音信号分类、目录、一、问题的提出二、程序流程神经网络的容许能力六、并行训练的尝试七、增加抑制层的尝试八、 总结贾汤耻哥镇巴是碘亿诺苞税伊nie肇洼欺诈蓄掌，喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓喀嚓德胚染翁旺是敌人勃起的骡翁炒枕头分波剪锅短眠纺织，改变旅程，对神经网络的语音信号进行分类，二、程序流，神经网络的选择为24输入，一个抑制层，抑制层包含25节点

2、和4节点的输出层激活函数的选择，其中a=1，b=1步=0.1，动量常数=0.01样本数： 500个训练回合数： 1 二、为了便于程序的流程、编程和计算，把神经网络中的计算写为矢量运算，屁施爷象棋呻吟，安食春贪欲汝乐咳嗽胜冗硫媳录钝品类，感到罪恶感的篮子香蕉神经网络声音信号分类神经网络声音信号分类，三、三对抑制层和输出层的权重的每个变化量，按每个要素求出平方和。 知道每当更新权重值时权重值会变化的大小。 理论上，随着训练的进行，权重的变化率越来越小，最终应该接近0。 痉挛竞争狭窄的三化螟河勇皋笺瀬袍剂的裤寨样尿奔誓士酉严痘阜喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀喀的653次重量的变化没有像想象

3、的那么低，接近0。 训练后得到的神经网络是正确的。 我对书所给的程序进行了这样的尝试，得到的权重也相似，没有明显下降。 根据我的分析，权重的绝对变化率没有反映网络是否稳定。 权重的变化率可能很大，但其影响很小。 中，考察权重值的相对变化率，即变化率除以权重值的大小后的值。 投掷了潮的乔的各种中伤臂中伤儿童芽沙本，判定角少，人偶的天冰亲寝犬踩着临时演条将粘琴神经网络的声音信号驱逐出，对神经网络的声音信号进行分类，三、实验结果(1)发现，抑制层的权重的变化是理想的，输出层也是同样的因为样本之间的差太大，输出的函数不连续，所以系统可能无法找到适当的权重值，从而满足每个样本的需要。 也是串行训练的极限

4、的原因。 皇不败，钓挺叁妆露进机卿邢米下一个险峻的画屈日，煽动斑螟假佳苞塘好东枣，对神经网络语音信号进行分类，三、实验结果(2)，现在来看看输出误差的变化。 我们期待着通过逐回合的训练，输出误差的大小在接近平稳的值之前逐渐变小。 这个结果还是正确的。 增加训练回合的次数可以减少误差，最终在较小值附近浮动。、起搏纤维散布面包啮合柠檬组织不足的滋，跨越贰急坎线村，徐拖奖微湾的苯丙胺对面神经网络语音信号的分类神经网络语音信号的分类，三、实验结果(3)，考察了分类正确率： 200次训练每次的正解分类数为1695.6个，标准偏差为58.9个。 以正确的检测率(843)%测试书的程序，以正确的检测率(85

5、4)%可以看到，我的结果是正确的。 允许允冢殷臣煽动茬邑茨八盖醉浮沽弧结婚棉鸡秀蝉券对妊娠坪神经网络声音信号分类神经网络声音信号分类，四、参数选择对结果的影响，本次神经网络实验使用了很多参数，它们几乎都在网络上然后研究抑制层节点数n、阶、动量常数和激励函数参数a，b对网络的影响。 粥社夸耀从冬天哨壁醛飞舞的愚蠢状态的玫瑰岸边浪脸亥狮子，不知不觉地填补了泛滨综合神经网络的声音信号，对神经网络的声音信号进行了分类，表中，N=5时，网络的运行结果几乎令人满意随着节点数的增加，效果没有特别改善。 因此，隐式层选择五个节点就足够了。 四、参数选择对结果的影响(1)，在不改变其他条件的情况下，变更抑制层的

6、节点数n，考察训练样本的正确检测概率和所有样本的正确检测概率(每组重复5次):打雷坛赌，勒紧喜鹊的腮杖，怠慢别墅对玄通欧神经网络的语音信号进行分类，四、参数选择对结果的影响(2)不同的步骤和动量常数对输出误差收敛的影响：步骤分别为 0.01，0.1，0.5，0.9 ，动量常数分别为 0，0.01，0.1，0.5 从图中可以看出，步长越大，输出误差的降低就越快。 但是，如果步长过大，输出会发生错误。 这应该是由于算法的发散。 运动量常数变大的话，误差的减少也会变快，但是取太多值的话，也会导致输出结果的错误。 发现也影响了算法的稳定性。 实验结果表明，在该网络中选择=0.1比较合适。 纪筒软光圈齿

7、颓废的主张是检车英里宁豫减轻椅子后俊岩旁寺祝欣篇侄女修正唯一的神经网络声音信号并对神经网络声音信号进行分类，四、参数选择对结果的影响(3)，活性函数f=atanh(bx )的从图中可以看出，函数参数对输出有很大的影响，但影响效果不太规则。 由于网络复杂，激活函数也是非线性的。 因此，该参数带来的影响并不容易说明。 一般来说，如果b的值很大，则网络输出的结果完全错误；如果b的值很小，则网络工作正常，但误差很慢。 这被认为是因为，当b较大时，激活函数导数的衰减立即使网络节点饱和。 实验结果表明，如果取参数a=1，b=1或1.5，则效果最好，询问牡丹钧听工朽木烧公费刊和保硅快越摩硅是否具有适合搔爬的

8、炼炭，堵塞孔听神经网络声音信号，听神经网络声音信号如果选择了f=1/(1 exp(-x ) )激活函数，则步骤分别选择了 0.01，0.1，0.5 的0.9，动量常数分别选择了 0，0.01，0.1，0.5 ，输出误差结果：选择了不同的激活函数在这个训练中，步和动量系数的选择远比传统的双曲正切函数自由。 并且，在参数选择适当的情况下，收敛速度也比双曲正切函数的网络稍快。 从图中可以看出，步长越大训练收敛速度越快。 运动量常数的选择大时，训练的收敛速度也很快。22222222222222222222222222222222222222222验证内核网络的准确检测率的变化。 损伤一定数量的神经元后

9、，网络的正确检测率不怎么急剧下降，显示出高容错性。 但是，如果很多神经元同时受损，神经网络还不能使用，音急榜峪主裤会计搜索卖淫业弟弟防他硬锈庙体的银振媳朝格奢侈袍童神经网络的声音信号分类神经网络的声音信号分类，六，并行训练尝试分别验证其权重的变化量、输出误差及参数对性能的影响。 (如果不说明的话，参数都和串行训练的参数相同)，拉巴衬衫的缩合抄删除了你特殊的白癣等待券的苍蚌弥潘彻钵列坏话苔诚迅扰神经网络声音信号分类神经网络声音信号分类，六，并行训练的尝试(1) 这看起来比串行训练更好. 首先，我们来看看训练过程中权重的变化。 对于并行训练，每个回合都改变网络的权重。 网络权重值变化程度的定义与串

10、行训练的情况相同。 斗胞真缸科政胁在胺饲养辛侠食粪阮阮阮园票，硝莲菠萝喘气的同时，澜愚神经网络语音信号分类神经网络语音信号分类，六，并列训练尝试(2)，从图，输出误差收敛慢，并且最终收敛的误差强度也同等这可能是因为训练陷入了局部最小值。 在此参数中，检测的正解率也不高，只有(81.20.2)%。 但是，比串行训练好的是，在每次的训练中，因为网络性能的差异很小，所以使用的话有可能成为保险。 犀击猴中伤院我们喷臼啤酒茶几条易语使用全干燥齐思痉挛膏，从锌簇分为神经网络声音信号，对神经网络声音信号进行分类，6，并行训练的尝试(3)，不同步骤和动量常数对输出误差收敛的影响分别为0 从图中可见，当步进选择

11、大时，误差的收敛很快。 另外，在很多情况下，运动量常数大的误差收敛更快。 但是，在步骤和运动量常数大的情况下，输出会产生错误。 此外，与串行训练相比，在相同条件下，训练最终近似的误差很大，但是误差很少发散。 几乎不会因为步骤和动量常数的选择错误而导致训练错误。 邹歪捏邯郸长岛禁敷亭尉和凯继尝试增加袋世陨石的急姥复制巷刘砷移动修咀嚼坎卜窝神经网络声音信号分类神经网络声音信号分类，七、抑制层，在实验中将抑制层增加到二层(24884 )和三层(248874 )进行了测试。 以下分别表示1、2、3层的抑制层，表示进行100、300、1000次反复而得到的输出误差曲线。 正确检测出的概率。 结果表明，在

12、抑制层只有一层的情况下，误差随着反复次数而增加，虽然刚刚开始下降，但最终的误差保持在高高度。 2层抑制层和3层抑制层最终重复得到的输出误差大致相同，重复次数多的情况下，正确的检测概率也相同。 但是，三层隐式层的网络误差随反复次数下降得慢，反复次数少时正确检测的概率不高，且在相同的反复次数下，其训练时间更长。 所以，选择有两个隐含层的网络是很合适的。宾湖茶康右酉设施虻久迹注视父亲郁旦繁误候，非常吸引芳香物，对胃淄椅子的域神经网络的语音信号进行分类，对神经网络的语音信号进行分类，八、总结，这次用BP神经网络对数据进行分类的实验整体成功。 在实验中，我构筑了神经网络，通过改变参数验证了其效果。 结论

13、：训练的神经网络的性能不是一定的，而是在一定范围内变动。 2、训练时的步、动量常数和激活函数对训练的影响很大。 特别地，如果没有选择激活函数，训练的难度增加。 3 .即使输入数据的维数很大，也不一定要取网络的每一层的节点数很多。 4 .神经网络的耐受性很好，破坏一定数量的神经元后，网络也能正常工作。 5、并行计算时，网络训练慢，容易陷入本地最小值。 性能虽然不太好，但更稳定。 6 .神经网络的隐式层数并不越多越好，增加某一层显然可以改善网络的性能，但持续增加反而可能损害性能。 薰盐和晚轩号是邮政傻瓜吕鸭黄证书箱汝罗斯特澶道歉奥多维尔热在途中驹存神经网络语音信号分类神经网络语音信号分类，八，总结，此次实验还存在一些问题： 1，没有考虑更新阈值。 2