论文部分内容阅读
在详细探讨了反向传播训练算法之后,提出了用神经网络选择音频数据索引最优基的方法.该方法用小波变换抽取音频信号的关键系数,根据四层小波包二分树确定输出神经元的数量与含义,用Levenberg-Marquardt修正反向传播算法构造与训练了一个32-8-8人工神经网络.试验表明,可以用该神经网络代替复杂的代价函数方法来选择音频数据索引的最优基.