基于神经网络的自学习非特定人语音识别研究下载

weixin_39820780 2019-05-11 02:30:18

基于神经网络的自学习非特定人语音识别研究
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脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。

中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。

1 语音识别方法研究现状随着人机交互技术越来越受到人们的重视，而人通过语音与计算机进行交互是除了手动键盘输入之外最自然最基本的交互方式，所以也越来越引起研究人员的关注。语音识别方法即自动语音识别( automatic speech recognition，ASR) 技术，主要是完成语音到文字的转变，属于非特定人语音识别。语音识别发展到现在，已经改变了人们生活的很多方面，从语音打字机、数据库检...

语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是人工智能领域中的一个重要方向，其目标是将语音信号转换为文字。随着深度学习技术的发展，语音识别系统的性能得到了显著提升，广泛应用于智能助手、语音导航、语音输入等领域。本文将详细介绍如何构建和优化基于深度学习的语音识别系统，包括概念讲解、代码示例、应用场景、注意事项以及相关的架构图和流程图。通过本文的介绍，读者可以系统地掌握语音识别系统的构建与优化方法。语音识别是指将语音信号转换为文字的过程。语音采集。

1.背景介绍 语音识别和音频处理是人工智能领域中的重要研究方向，它们涉及到人类语音信号的处理、识别和生成。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)在这些领域中的应用也逐渐崛起。CNN是一种深度学习模型，它在图像处理领域取得了显著的成功，并且在语音识别和音频处理领域也得到了广泛的应用。本文将从以下几个方面进行阐述：背景...

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