一类基于概率神经网络的语音识别模型.pdf

基于深度神经网络的语音识别模型研究共3.docx PAGE 1- 基于深度神经网络的语音识别模型研究共3 第一章深度学习与语音识别概述 (1)深度学习作为一种重要的机器学习技术，近年来在各个领域都取得了显著的成果。特别是在语音识别领域，深度学习技术的应用极大地推动了语音识别技术的发展。语音识别是指将人类的语音信号转换为文本信息的过程，这一过程涉及到信号处理、模式识别等多个学科。随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的语音识别模型逐渐成为研究的热点。 (2)深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络结构，它能够有效地学习数据的复杂特征。在语音识别领域，深度神经网络通过多层非线性变换，能够从原始

2025-01-18 约3.01千字 6页立即下载

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].docx PAGE 1- 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

2025-01-20 约2.95千字 6页立即下载

基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析.docx 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析 SpeechRecognitionandAnalysisBasedonSpectralGraphandConvolutionalNeuralNetwork 基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析基于语谱图与卷积神经网络的语音识别与分析摘要随着时代的发展，语音识别技术也在各个领域取得了重大的突破，各种各样的识别办法应运而生，为机器能够准确分辨各种声音提供运算基础。此外，相关人员还为此设计并制作了包含各种语种的庞大的语言数据库，为人们学习语音识别提供语音识别素材。不过，这些技术大都是以声音本身的特性为基础，通过提取该声

2024-12-11 约2.18万字 30页立即下载

基于神经网络语音识别技术的研究.ppt 1 语音识别基础目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统可大致分为三部分： (a)语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。 (b)声学模型与模式匹配(识别算法)：声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型(模式)进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小(字发音模型、半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小、系统识别率，以

2018-08-15 约6.09千字 65页立即下载

基于卷积神经网络的语音识别技术研究.docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的语音识别技术研究第一章引言 (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，逐渐成为人工智能领域的研究热点。近年来，语音识别技术的应用范围不断扩大，从传统的电话语音识别到智能音箱、智能家居、智能客服等领域，语音识别技术都发挥着至关重要的作用。根据市场调研数据显示，全球语音识别市场规模预计将在2025年达到200亿美元，年复合增长率超过20%。这一趋势表明，语音识别技术的研究与应用具有巨大的市场潜力和发展前景。 (2)在语音识别技术的研究中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）因其强大的特征提取和模式识

2025-01-19 约3.71千字 7页立即下载

基于神经网络的语音识别鲁棒性研究.pdf 基础及前沿研究中国科技信息2008年第5期 基于神经网络的 语音识别鲁棒性研究朱海涛山东省东营市东营职业学院 257091 摘要 1.研究背景和意义些在实验环境下未曾考虑到的问题。方 语音识别技术已经取得令人鼓舞的成就，市言和口音、背景噪音和口语就是语音识场上也出现了许多相对成熟的语音识别产 语音识别以语音为研究对象，它是语别在实际应用中遇到的三

2015-09-06 约4.85千字 2页立即下载

基于神经网络的语音信号识别.doc 毕业设计（论文）开题报告附表二课题名称 基于神经网络的语音信号识别学生姓名崔楠楠学号 20102460304 专业班级通信工程、三班选题的目的意义随着社会的不断发展，计算机的迅速普及，人们渴望一种符合人类自然交往的“人机对话”模式的出现，特别是人机自然语言对话。目前一些专家和学者在这方面进行了大量的开发和研究工作。但语音识别技术正处于蓬勃发展的时期，仍有待进行大量的研究工作以取得更进一步的突破。人机自然语言的接口是一个非常重要的部分。它要求计算机能说会听，应此要求出现了语音合成和语音识别两门学科。所谓语音识别，就是利用计算机，对人们的语音信号进行时域或频域处

2017-03-24 约3.25千字 4页立即下载

基于神经网络的人脸识别模型研究.docx 基于神经网络的人脸识别模型研究一、内容描述本文档主要研究基于神经网络的人脸识别模型，随着科技的不断发展，人脸识别技术在安防、金融、医疗等领域得到了广泛的应用。神经网络作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别领域取得了显著的成果。研究基于神经网络的人脸识别模型具有重要的理论和实际意义。本文将介绍人脸识别的基本原理和相关技术，人脸识别是一种基于人脸特征进行身份验证的技术，主要包括人脸检测、人脸对齐、特征提取和分类等步骤。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，研究人员采用了各种方法，如深度学习、支持向量机、K近邻等。本文将详细介绍基于神经网络的人脸识别模型，神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计

2024-08-15 约1.84万字 37页立即下载

基于神经网络的数字识别.pdf 计算机光盘软件与应用工程技术 ComputerCDSoftwareandApplications 2011年第 17期 基于神经网络的数字识别耿超 (邢台学院信息科学与技术系，河北邢台 054001) 摘要：本文介绍了神经网络、数字识别的

2015-09-06 约4.17千字 2页立即下载

基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现.docx 本科毕业设计 (论文) 题目基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现学院年级专业班级学号学生姓名校内导师职称校外导师职称论文提交日期 I 基于卷积神经网络的语音识别方法设计与实现摘要当前时代，科学技术蓬勃发展，计算机在各个应用领域都有所涉及

2023-01-07 约3.54万字 70页立即下载

基于深度学习神经网络的语音识别研究-信号与信息处理专业论文.docx 摘摘要 I万方数据 I 万方数据摘要深度学习是近年来在机器学习领域出现的一个新的研究热点，其最早源于人工神经网络(ANN)的研究。它通过模仿人脑多层次的模型结构，对底层信息经过多层非线性变换，逐步提取低层特征形成更加抽象的高层表示，来发现数据的本质特征。将深度学习技术结合多层神经网络应用于语音识别的研究，具有重要的理论意义和实用价值。本文首先对语音识别系统的基本原理和隐马尔科夫模型(HMM)的基础知识进行了讲解，综述了传统的语音识别方法并分析了它们的优缺点。对预加重、端点检测、特征参数提取等过程都进行了仿真实验。论文重点研究了基于深度学习的多层神经网络。对标准误差反

2019-03-28 约6.92万字 70页立即下载

基于BP神经网络的语音识别系统毕业设计论文.doc 摘要随着计算机技术与人工智能的快速发展与广泛应用，语音识别越来越受到人们的关注和重视。目前常见的语音识别技术主要包括，基于矢量量化(Vector Quantization, VQ)的识别技术、动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)等等。本文讨论了语音信号的处理技术，包括语音信号预处理、信号特征提取，分析论述了BP神经网络模型思想。在Matlab 7.0环境实现了语音信号的预加重、分帧加窗、端点检测等基本信号处理过程，

2017-12-09 约1.81万字 46页立即下载

基于BP神经网络的语音识别研究的开题报告.docx 基于BP神经网络的语音识别研究的开题报告 1.研究背景 语音识别作为一种重要的人机交互技术，已经广泛应用于语音助手、智能家居、语音搜索等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的语音识别水平不断提升，成为当前语音识别领域的主流技术。其中，基于BP神经网络的语音识别是一种经典的方法，通过对训练数据进行反向传播算法优化，可以实现高精度的语音识别效果。 2.研究目的本研究旨在探究基于BP神经网络的语音识别技术，研究其原理和实现方法，并通过实验验证其在语音识别任务上的效果。 3.研究内容（1）BP神经网络基本原理及其在语音识别中的应用（2）语音特征提取方法及其对识别准确率的影响

2023-12-21 约小于1千字 2页立即下载

基于神经网络的汉语数码语音识别技术研究的中期报告.pdf 基于神经网络的汉语数码语音识别技术研究的中期报告一、研究背景和意义：随着智能化时代的到来，语音识别技术正在越来越广泛地应用于各种领域，特别是在人机交互和语音控制方面取得显著的成果。然而，汉语语音识别仍然面临着许多挑战，比如说有着复杂的语音规律和韵律模式、语音单位相对较小、声调辨认困难等等。 基于神经网络的汉语数码语音识别技术能够有效地解决这些问题，因为它可以自动学习语音信号的特征，并且具有容错性、非线性等优势，其在声学建模、语音识别等方面具有广泛应用。因此，本研究旨在探讨基于神经网络的汉语数码语音识别技术的研究现状和未来发展趋势，为汉语语音识别技术的进一步发展提供理论和实

2024-09-15 约1.42千字 3页立即下载

一种基于卷积神经网络和语音识别的垃圾分类系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113003034 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202110205475.4 (22)申请日 2021.02.24 (71)申请人徐州

2023-06-08 约8.5千字 7页立即下载