【摘 要】
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为了降低多模态人机交互系统在语音识别中的误差，研究提出了一种基于一维向量卷积神经网络（1-Dimensional Convolution Neural Network, 1DCNN）的英语语音识别技术，并提出语音去噪方法，以此构建多模态人机交互系统。在1DCNN算法的性能分析中显示，研究采用的1DCNN算法损失值较小，且在训练中的误差值在0.005以内。此外在多模态人机交互系统的测试中显示，系统能
【基金项目】
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教育部科技发展中心2022年虚拟仿真技术在职业教育教学中的创新应用专项课题《基于虚拟仿真技术的学前教育专业群实践教学体系研究》（ZJXF2022273）； 陕西省教育科学“十四五”规划2023年度课题《教育数字化背景下职业院校新形态教材开发的研究与实践——以学前教育专业为例》（SGH23Y3110）； 陕西省社科联职业教育理论与实
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为了降低多模态人机交互系统在语音识别中的误差，研究提出了一种基于一维向量卷积神经网络（1-Dimensional Convolution Neural Network, 1DCNN）的英语语音识别技术，并提出语音去噪方法，以此构建多模态人机交互系统。在1DCNN算法的性能分析中显示，研究采用的1DCNN算法损失值较小，且在训练中的误差值在0.005以内。此外在多模态人机交互系统的测试中显示，系统能够有效处理噪声信号，并且在不同情绪语音鉴别中的准确率较高，同时针对混合英语语音的鉴别准确率也在90%以上。以上结果表明，采用1DCNN算法能够有效提升多模态人机交互系统的语音识别和处理能力，为多模态人机交互的普及提供了设计方向，并为交互技术的未来发展提供理论支持。
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