期刊专题

基于深度神经网络的英语口语语音识别系统设计

引用
文章提出一种结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和连接主义时间分类(Connectionist Temporal Classification,CTC)的端到端英语口语识别模型.该模型直接对语音特征序列建模,无须中间表示,简化识别系统设计,为口语识别与交互技术发展奠定基础.此外介绍了如何在树莓派上实现基于深度神经网络的英语口语语音识别系统.由于系统的模式可以不断地改进识别精度,因此非常方便用于家居中进行英语口语自学检测.

英语口语识别、LSTM、CNN、CTC、端到端

19

TP391;TN918.91;TP183

福建省中青年教师教育科研项目;福建省大学生创新创业训练计划项目

2023-08-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

77-79

暂无封面信息
查看本期封面目录

中国宽带

1673-7911

11-5290/TN

19

2023,19(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn