人工神经网络与卷积神经网络性能评估

### 人工神经网络与卷积神经网络性能评估 在当今的科技领域，人工神经网络和卷积神经网络在众多领域都有着广泛的应用。本文将深入探讨几种人工神经网络在语音信号处理中的性能评估，以及如何利用聚类分析评估数据集异质性对深度卷积网络准确性的影响。 #### 人工神经网络性能评估 ##### 实验设置 - **数据库选择**：使用了卡内基梅隆大学语言技术研究所构建的CMU Arctic数据库，该数据库用于研究语音合成，每个说话者约有1150个话语，数据选自古腾堡计划的无版权文本。选择数据库中的第一个女性语音（SLT），添加五种信噪比（SNR）水平的白噪声。 - **实验步骤**： 1. **条件选择**：使用白噪声，以五种不同的SNR水平（SNR -10、SNR -5、SNR 0、SNR 5、SNR 10）添加到语音信号中。 2. **预处理和特征提取**：为数据库中每个话语的每10ms窗口提取39个梅尔频率倒谱系数（MFCC），每个话语以16kHz、16位WAV格式编码。 3. **训练**：将（干净语音，含噪声语音）对作为输入和输出呈现给每种类型的神经网络，调整内部权重以改善网络对两者之间映射的近似。 4. **验证**：在每次训练步骤后，计算约30%话语的验证集内的平方误差总和，并在每次改进时更新网络的权重。网络的停止标准是自上次最佳结果以来25个周期，或最多2000个周期。 ```mermaid graph LR A[选择数据库] --> B[添加白噪声] B --> C[选择条件] C --> D[预处理和特征提取] D --> E[训练] E --> F[验证] ``` ##### 评估指标 - **周期数**：每个周期包括前馈和反馈步骤，用于调整连接权重，训练神经网络的时间与训练周期数直接相关。 - **最低验证误差（LVE）**：是训练期间最低验证误差的常用度量，计算公式为： \[ LVE(\theta) = \sum_{n=1}^{T} (cx - \hat{cx})^2 = \sum_{n=1}^{T} (cx - f(cx))^2 \] 其中，$cx$是网络的期望输出，$\hat{cx}$是获得的输出，$T$是帧数，$f$是网络在其输入和输出之间执行的映射函数。较低的LVE值意味着网络在输出端产生的MFCC系数与自然语音的系数更接近。 - **最佳权重所在周期（EF）**：是找到网络最佳内部权重集的周期数，较低的EF值意味着训练过程更高效。 ##### 实验结果 | 隐藏层 | 单元数 | 网络类型 | 权重数量 | | --- | --- | --- | --- | | 3 | 100 | MLP | 28139 | | 3 | 100 | LSTM & BLSTM | 221639 | | 3 | 75 | MLP | 17364 | | 3 | 75 | LSTM & BLSTM | 128739 | | 3 | 50 | MLP | 9089 | | 3 | 50 | LSTM & BLSTM | 60839 | | 3 | 25 | MLP | 3314 | | 3 | 25 | LSTM & BLSTM | 17939 | | 2 | 100 | MLP |