【摘 要】
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创建一个中文语音识别模型,采用近似深度全序列卷积神经网络(DFCNN)、门控循环单元(GRU)和连接时序分类(CTC)结构,将语音信号转换为二维语谱图像信号,将语音转换成中文文本。
【机 构】
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江苏省无线传感系统应用工程技术开发中心,无锡商业职业技术学院
【基金项目】
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2020年江苏高校“青蓝工程”资助项目“优秀青年骨干教师培养对象”,2018年无锡商业职业技术学院卓越师资队伍建设项目“校级教学名师培育对象”(项目编号:RS18MP03),2018年无锡商业职业技术学院卓越师资队伍建设项目“校级骨干教师培育对象”(项目编号:RS18GG38)
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创建一个中文语音识别模型,采用近似深度全序列卷积神经网络(DFCNN)、门控循环单元(GRU)和连接时序分类(CTC)结构,将语音信号转换为二维语谱图像信号,将语音转换成中文文本。并在此模型的基础上,通过Keras编程搭建HTTP协议语音识别服务器,提供语音识别API,实现语音识别功能。测试结果表明,该方法能获得平均80%以上的语音识别准确率,取得了较好应用效果。
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