基于双向循环神经网络的语音识别算法

来源 :电脑知识与技术:学术版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bitao6633620
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
由于传统语音识别算法识别耗时长且准确率低,该文提出了一种基于双向循环神经网络来进行语音识别的方法.循环神经网络能够进行记忆,是一种特殊的神经网络,它在NLP领域取得了很大的成功.相比于单向神经循环网络,双向循环神经网络在识别的正确率上有着更大的优势.实验证明,相比于单独的SGMM,DNN等语音识别算法,双向循环神经网络算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义.
其他文献
针对深度学习中训练图像识别模型需要庞大的数据集,然而在实际情况中不仅难以收集到大量的样本,而且在收集和打标的过程中需要大量人力物力的问题,该文提出了一种基于迁移学习的植物花朵识别方法,不仅有效降低训练数据集规模、简化网络层次,而且降低了训练时间和计算资源。该方法通过迁移预先训练好的Inception-v3模型到已经处理好的植物花朵数据集上进行训练,分别将三种目标图像数据集处理成模型输入所需要的一位
在分析了高校社团评价的特点上,结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络来评价社团质量的方法。利用神经网络建立起高校评价社团的系统模型,将评价各项指标作为输入,最终
介绍LTM螺杆的结构特点,分析其对纺丝生产以及所纺纤维质量的影响。
基于像素点法的面积计算相较于传统的面积计算方法而言,在进行不规则图形面积计算时具有先天的优势,计算速度快、效率高、准确度适合工程应用要求,是进行桥梁外观病害面积计算的最佳之选。梳理了像素点法在进行碎片连接复原、算法改进、面积计算以及裂缝长宽计算等等方面的应用;分析了像素点法在桥梁病害检测中的应用前景;最后分析了像素点法与桥梁外观病害面积计算的未来发展趋势:基于像素点法的桥梁病害面积计算将在桥梁检测
随着人们生活水平的提高,中小学生的体能却在逐渐下降。当前,我国中小学生的肥胖比例逐渐增加,肺活量下降严重,身体素质较差,经常出现头晕等缺乏运动的生理表现。因此,加强对
近日.东华大学纤维材料改性国家重点实验室沈新元教授对如何开发粘胶纤维新品种作了论述。
针对目前高光谱图像分类工作开展存在的问题,文章从实践角度入手,分析了分类任务进行的现状局限,并提出了融合光谱滤波的深度网络方法,其目的是为相关建设者提供一些理论依据。结果表明,采用非线性滤波方法进行的高光谱图像分类工作精度更高。
2001年,国内纤用聚酯切片价格从年头跌到年底,直到年底时跌势方逐渐减缓。目前,聚酯系列产品的市场走势已逐渐趋稳,切片价格的走势尤其是十方聚酯企业即将出台的1月份合同用户结
“达威杯”首届全国皮革加工职业技能竞赛于2013年6月份正式启动。竞赛分为预赛和决赛两个阶段。预赛安排在八个赛区举行。目前,山东、浙江、四川、河南、福建、河北等六个赛