【摘 要】
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近年来,随着理论的发展与大数据的来临,人工智能、深度学习再度成为学术界研究的热点。本研究的主要目标是通过卷积神经网络实现对江苏省方言的分类,提出了一种高效准确的语
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近年来,随着理论的发展与大数据的来临,人工智能、深度学习再度成为学术界研究的热点。本研究的主要目标是通过卷积神经网络实现对江苏省方言的分类,提出了一种高效准确的语音识别与分类的方法 ,可建立详细的方言数据库,在方言日益衰微的今天,方言数据库对于方言的保护与研究都具有重大意义。首先详细介绍了用于卷积神经网络的数据集的制作过程,包括语音文件的准备,声谱图的批量转化以及处理过程。然后使用MatConvNet建立卷积神经网络,在训练与测试过程中不断修改参数,最后使用江苏省方言中的单字进行测试,分类的准确率在85%左右,证明该卷积神经网络性能良好。
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