基于BLSTM网络的智能客服语音识别系统

• 作者: 李青龙 杜省 杨正哲 王飞
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 智能客服 语音识别 BLSTM网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 字数: 2518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2019.02.006

摘要

智能客服语音识别技术是电信客服行业从传统劳动密集型转向智能化的关键.声学模型作为语音识别系统重要模块之一,对识别结果起着至关重要的作用.本文在深度神经网络-隐马尔可夫模型框架的基础上,针对传统深度神经网络DNN在语音识别中无法充分学习语音所包含的上下文相关信息的问题,将双向长短时记忆神经网络BLSTM用于声学建模中.通过实验可以看出,BLSTM在实际电话客服领域的语音识别系统中的识别准确率达到85.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜省		2	2	1.0	1.0
2	李青龙		1	1	1.0	1.0
3	杨正哲		2	2	1.0	1.0
4	王飞		1	1	1.0	1.0