探究端到端的深度卷积神经网络语音识别

• 作者: 张守叶
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 端到端 深度卷积神经网络 语音识别
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 173-176
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2022.03.053

摘要

深度卷积神经网络是常用的语音识别模型,可通过卷积结构,保证语音信号时域、频域的平移特性,但是,深度卷积神经网络在实际应用中,仍然会出现语音信号建模能力不足的情况,因此,构建深度卷积神经网络模型,并引入残差块结构,通过Maxout激活函数,对深度卷积神经网络模型进行优化,利用TIMIT语音库进行实验,实验结果表明,深度卷积神经网络模型的准确率提高,语音识别精准度提升,可应用于实践操作中.