基于卷积神经网络的电子变调语音检测算法.pdf下载

weixin_39820780 2021-10-19 10:32:47

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基于卷积神经网络的电子变调语音检测算法.pdf

摘要: - 数据准备:收集语音信号和文本标注数据,音频处理,文本分词。 - 模型构建:语音Encoder用CNN或Transformer,文本Decoder用BERT,加入Attention。 - 模型训练:使用Adam等优化器,调参训练直至收敛。 - 语音识别:音频处理,BERT解码,得到文本识别结果。 - 模型部署:封装语音识别接口,支持容器化部署。 - 效果评估:WER评估识别准确率,抽样人工校验结果。 - 通过BERT语义建模与语音特征提取的结合,实现端到端的语音识别。 - 按开发步骤实现,不断优化各模块,是获得好的语音识别效果的关键。

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