该【基于语音结构化模型的连续数字语音识别的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于语音结构化模型的连续数字语音识别的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于语音结构化模型的连续数字语音识别的中期报告一、研究背景随着智能音箱、智能语音助手等智能设备的普及,语音识别技术受到越来越多的关注。而数字语音识别作为语音识别的一种重要技术,在实际应用场景中具有很高的实用性。因此,本文选择了连续数字语音识别作为研究对象。二、研究思路本文采用基于语音结构化模型的连续数字语音识别技术,研究思路如下:。对语音数据进行处理,将语音转化为数字信号,并进行离散化处理。。利用Mel频率倒谱系数()对数字信号进行特征提取。。采用深度学****模型(如卷积神经网络、循环神经网络等)对特征向量进行训练。。对训练好的模型进行测试,评估模型的准确度。三、已完成工作在研究过程中,已完成以下工作:。采集了一批音频数据作为模型训练和测试的数据集。。对音频数据进行了预处理,将其转化为数字信号,并进行离散化处理。。特征向量。。搭建了一个基于卷积神经网络的连续数字语音识别模型。。利用已有数据集对模型进行训练,并进行了调参。四、下一步工作目前,模型训练已经完成,下一步的工作是进行模型的评估。具体来说,需要对训练好的模型进行测试,评估模型的准确度,并对模型进行优化。若评估结果不太理想,需要重新调整模型的参数,重新训练模型,并进一步优化模型。
基于语音结构化模型的连续数字语音识别的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.