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基于cnn的智能语音识别算法的设计和实现.docx

发布：2024-10-22约1.6万字共25页下载文档
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摘要

最近几年，深度学习在人工智能这个领域发展的如火如荼，影响了语音识别算法，深度学习的深度神经网络结

构取代了隐马尔可夫高斯模型之后，使语音识别的准确率，抗噪声有了显著的提升。其中卷积神经网络

(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)有着比其他网络结构更强大的特征学习能力，在语音识别中可以提取出更加精细的语音特征，此外其网络结构还能有效减少参数数量，简化模型结构，受到了许多研究者的欢迎，各大公司也都在研究更加深层的卷积神经网络结构来搭建声学模型。因此，本文将卷积神经网络应用在声学模型的框架上，设计实现基于卷积神经网络的智能语音识别算法。

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