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基于人工神经网络的语音识别技术研究进展.pdf

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基于人工神经网络的语音识别技术研究进展.pdf

上传人:1781111**** 2024/4/13 文件大小:270 KB

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文档介绍:该【基于人工神经网络的语音识别技术研究进展 】是由【1781111****】上传分享,文档一共【4】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于人工神经网络的语音识别技术研究进展 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:..在过去的几十年中,语音识别技术一直受到了学术界和商业领域的广泛关注。随着人工智能技术的迅猛发展,基于人工神经网络的语音识别技术逐渐成为了主流。本文将探讨基于人工神经网络的语音识别技术的研究进展。第一部分:人工神经网络的发展历程人工神经网络(work,简称ANN)最初的雏形可以追溯到1943年,”的论文,提出了一个模拟神经元输入输出的简单模型。随后,学者们又陆续提出了很多列为ANN之母的模型,如感知机、反向传播神经网络等,这些模型逐渐演化为现代神经网络。在语音识别领域,基于神经网络的语音识别技术首次被广泛应用是在20世纪90年代初期。当时,由AT&TBellLaboratories开发的Sphinx语音识别系统采用了反向传播神经网络(Backwork,BPNN)作为其核心技术,使得识别率得到了大幅提升。:..近年来,随着深度学****技术的发展,基于神经网络的语音识别技术也得到了显著提升。目前,主流的语音识别模型包括深度前馈神经网络(work,简称DFNN)、卷积神经网络(work,N)、循环神经网络(work,简称RNN)以及它们的各种变体。DFNN是最简单的神经网络模型,常用于声学建模环节。在声学建模中,N一般用于在声学特征上再进行特征提取,以及进行语音端点检测等应用。RNN则广泛用于语音识别中的语言建模环节,以便更好地处理语音信号的上下文信息。除了上述主流模型外,还有很多具备各自特点的模型,如带有门控机制的神经网络(work)和自注意力模型(Self-AttentionModel)等。这些模型都致力于提高语音识别的精度。:..人工神经网络相对于传统语音识别技术具备以下优点::传统语音识别模型需要根据输入语音的声学特征进行特征工程,而人工智能能够自行提取有效的特征,因此在模型训练方面更为高效。:人工神经网络能够有效地捕获语音信号中的特征,因此能够更准确地将其转化为文本。:人工神经网络能够应对不同场景、各种语气、口音等复杂情况,因此具有强大的扩展性。但是,人工神经网络也存在一些缺点,如需要庞大的训练集和硬件设备支持等。结语:..识别技术的研究进展依然可喜。越来越多的神经网络模型应用在语音识别中,巨大的计算资源和人才缺口也使得互联网巨头和优秀的创业公司在语音的技术研究投入越来越多。值得期待的是,未来基于神经网络的语音识别技术将会更加成熟,这将推动语音交互技术的最终普及。

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