一种基于MFCC和SVM的语音识别方法.pdf
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一种基于N元文法神经网络语言模型的语音识别方法[发明专利]
一、背景技术
(1)随着信息技术的飞速发展，语音识别技术作为人机交互的重要手段，在智能语音助手、智能家居、车载系统等领域得到了广泛应用。语音识别技术的核心是语言模型，它能够对输入的语音序列进行概率分布，从而提高识别的准确性和效率。传统的语言模型大多基于N元文法，通过统计语言中的规则和概率来预测下一个词或短语。然而，随着语音数据的爆炸式增长，传统的N元文法模型在处理大规模数据时，计算复杂度和存储需求都呈现出指数级增长，这使得模型在实际应用中难以高效运行。
(2)为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在语音识别领域得到了广
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一种基于子带最大似然线性回归的鲁棒语音识别方
法的开题报告
题目：一种基于子带最大似然线性回归的鲁棒语音识别方法
研究背景和意义：
随着语音技术的不断发展，语音识别已经成为了一种广泛应用的技
术，涉及到了很多领域，如语音助手、智能家居、自动驾驶等。
然而，在实际应用中，语音识别面临的挑战也越来越多，主要包括：
1.环境噪声的影响：在嘈杂环境下，普通的语音识别算法容易受到
环境噪声的影响，导致识别率下降。
2.音频数据的品质问题：音频数据可能存在音频品质问题，如失真、
重叠和断裂等问题，这会对语音识别的准确度造成很大影响。
因此，建立一种鲁棒性强的语音识别算法，能够在克服噪声和音频
数据品质问题
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