【摘 要】
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随着人工智能技术研究的进步和深度神经网络的兴起,基于神经网络的声学模型的应用性能显著提高.为进一步促进基于深度学习的语音识别技术的应用,基于深度学习技术和CNN、GRU、Bi-RNN模型,文章探究了深度学习技术在智能语音识别任务中的应用前景.以清华大学语音与语言技术中心(CSLT)出版的开放式中文语音数据库THCHS30为实验数据集,该实验对所搭建模型进行训练与测试,并将不同模型在训练不同轮次之后的词错率进行横纵向对比.
【机 构】
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河套学院,内蒙古 巴彦淖尔 015000
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随着人工智能技术研究的进步和深度神经网络的兴起,基于神经网络的声学模型的应用性能显著提高.为进一步促进基于深度学习的语音识别技术的应用,基于深度学习技术和CNN、GRU、Bi-RNN模型,文章探究了深度学习技术在智能语音识别任务中的应用前景.以清华大学语音与语言技术中心(CSLT)出版的开放式中文语音数据库THCHS30为实验数据集,该实验对所搭建模型进行训练与测试,并将不同模型在训练不同轮次之后的词错率进行横纵向对比.
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