一类基于概率神经网络的语音识别模型.pdf
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基于深度神经网络的语音识别模型研究共3.docx
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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
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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].docx
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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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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
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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
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基于卷积神经网络的语音识别技术研究.docx
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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
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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
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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
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基于BP神经网络的语音识别技术.docx
上海海事大学
神经网络与语音识别
院系:物流工程学院
课程名称:制造与物流决策支持系统
学生姓名:
学号:
时间:
目录
TOC\o1-3\h\z\u一、绪论 3
1、1研究背景及意义 3
1、2语音识别得国内外研究现状 3
1、3研究内容 4
二、语音识别技术 5
2、1语音信号 5
2、2语音信号得数学模型 5
2、3语音识别系统结构 6
2、4语音信号预处理 7
2、4、1语音信号得采样 8
2、4、2语音信号得分帧 8
2、4、3语音信号得预加重 9
2、4、4基于短时能量和过零率得端点检测 9
2、5特征参数提取 12
三、基于BP神经网络语音识别算法实现 14
3、1BP神经网络原
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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
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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
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《语音识别技术及应用》教案 项目四 使用深度神经网络构建声学模型.docx
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课题
项目四使用深度神经网络构建声学模型
课时
4课时（180min）
教学目标
知识目标：
（1）理解深度神经网络的基本原理
（2）了解深度神经网络的常见结构
（3）掌握构建深度神经网络相关函数的使用方法
（4）理解深度神经网络—隐马尔可夫模型的工作原理
（5）掌握深度神经网络—隐马尔可夫模型的训练流程
技能目标：
（1）能够成功导入数字命令语音文件
（2）能够编写程序，利用深度神经网络—隐马尔可夫模型进行数字命令的语音识别
素养目标：
（1）学习科技前沿新技术，增强创新意识，培养探究精神
（2）理解深度神经网络—隐马尔可夫模型的基本原理，
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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
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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
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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，
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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