文档摘要：近年来,由于循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)建模技术在语音建模及语音识别方面表现出了极强的适应性,在各个大型语音公司甚至将基于RNN的改进模型应用于实际生活.本文主要基于汉语语素的特殊性对RNN提出改进方法,通过在原始RNN模型上建立双层模型,首先识别单词的声母,然后匹配识别单词,来提高语音的识别率和识别速度.结合相关的算法研究,对RNN语音模型进行改进,并在实验台上搭建改进的语音系统进行试验,与原模型对比找到改进方法的优点与不足.
作者：韩军 郑阳Author：HANJun ZHENGYang
作者单位：内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头,014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2018, 37(2)
分类号：TP242.3
关键词：语音识别 RNN模型 HMM算法 孤立词 语言模型 神经网络
机标分类号：
在线出版日期：2018年8月15日
基金项目：基于汉语语素对RNN语音识别系统的改进与研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2018, 37(2)韩军 郑阳近年来,由于循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)建模技术在语音建模及语音识别方面表现出了极强的适应性,在各个大型语音公司甚至将基于RNN的改进模型应用于实际生活.本文主要基于汉语语素的特殊性对RNN提出改...参考文献和引证文献
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