【摘 要】
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随着深度学习技术研究的深入,语音识别同样已经完成了从传统模型到深度学习的过渡,本文主要实现移动端离线状态下的语音识别并提高语音识别的精度。文中采用深度学习的方式,
【基金项目】
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基于图像识别的主动式显示器支架(S201910616036),一种应用于公共交通领域的人包联动管理系统(S201910616037),基于WSN的楼宇灾难应急疏散系统(S201910616133)
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随着深度学习技术研究的深入,语音识别同样已经完成了从传统模型到深度学习的过渡,本文主要实现移动端离线状态下的语音识别并提高语音识别的精度。文中采用深度学习的方式,将在电脑上训练好的模型移植到树莓派3b+上进行语音识别操作。项目整体结构可以分为声学模型及语言模型两个部分,同语音识别中其他主流模型进行对比测试后,得到的结论是声学模型DFCNN和语言模型Transformer的编码器部分都适合移植于嵌入式端,在成本远低于市场上既有语音识别产品的情况下,识别效果和速度都非常接近。
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