机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。深度学习是机器学习的重要部分,与浅层的机器学习方法不同,深度学习所构建的模型层次多,结构较为复杂,但是能够学习更多的特征,效果远好于浅层模型。目前,深度学习领域主流的模型为深度神经网络模型,人们根据大脑对外界刺激做出反应,生物电流在大脑传播的过程,提出了神经网络模型。深层次的神经网络模型在性能、泛化能力以及鲁棒性上比其他模型都要好。用于计算机视觉的卷积深度神经网络和处理序列问题的循环深度神经网络是深度学习中运用最多的两种深度学习网络结构。本文主要针对深度学习中的循环神经网络、长短期记忆神经网络和双向循环神经网络进行了深入的研究,在此基础上对长短期记忆双向循环神经网络模型进行了改进,提出了改进的深度神经网络模型,在离散信号文本分类实验基础上验证了本文提出方法的有效性,其次重点研究了长短期记忆双向循环神经网络模型在两个重要的多媒体数字图像信号和语音领域的应用研究,实现了基于长短期记忆双向循环神经网络的手写数字识别和语音识别平台,并对手写数字识别系统的所有技术环节和语音识别系统的声学模型构造和应用问题进行了深入的研究。本文具体的研究内容如下:(1)研究了长短期记忆双向循环深度神经网络的原理,结合深度神经网络和小波函数的基础上提出了改进的长短期记忆双向循环神经网络模型,通过文本情感分类的实验证明了该模型的有效性,并在文本处理方面得到了比原有的长短记忆神经网络模型更好的结果。(2)利用Python和Tensorflow实现了基于长短期记忆双向循环神经网络的手写数字识别系统实验平台,通过在MNIST数据集上的实验分析,验证了该模型的性能表现,并解决了手写数字识别系统中数据预处理、特征提取、模型构造和测试等所有技术环节。(3)构造了基于长短期记忆双向循环神经网络语音识别系统声学模型,并且用Tensorflow和Python等工具实现了语音识别基础实验平台。在Thchs30语料数据集上实验分析了该模型在语音识别中的性能表现。