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介绍TensorFlow深度学习架构,分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)模型,结合双向循环神经网络(Bi-RNN)和联结主义时间分类(CTC)模型,对中文语音数据集Thchs-30进行深度学习,最终完成中文语音识别的实验设计,为中文语音识别在本科实验教学的应用具体重要参考意义。
基于Bi-RNN中文语音识别的实验设计
【摘 要】
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介绍TensorFlow深度学习架构,分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)模型,结合双向循环神经网络(Bi-RNN)和联结主义时间分类(CTC)模型,对中文语音数据集Thchs-30进行深度学习,最终完成
【机 构】
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广东第二师范学院计算机科学系
【出 处】
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现代计算机
【发表日期】
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2019年10期
【基金项目】
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广东第二师范学院计算机实验教学示范中心(No.SY2016014).
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