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摘要:
从语音识别系统前端信号处理出发研究了语音信号特征的提取方法.对4种语音识别主流算法模型进行部署,构建了不同车载应用场景,并选择字错误率和实时率两种主流评价指标对算法模型进行了效果测试,开展了算法评价与分析,同时运用开源二维网格搜索法优化了百度DeepSpeech2模型,并对其进行硬件适配,使得模型识别精度、识别速率得到小幅度提升.此外,基于以上研究结果提出了合理的算法优化建议,为模型算法的稳健性研究提供理论参考.
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内容分析
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文献信息
篇名 典型车载场景下语音识别算法效果评价与分析
来源期刊 实验室研究与探索 学科 工学
关键词 语音识别 特征提取 语言模型 信号处理
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 实验技术|Experimental Technology
研究方向 页码范围 67-73
页数 7页 分类号 TN912.34
字数 语种 中文
DOI 10.19927/j.cnki.syyt.2022.01.014
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
语音识别
特征提取
语言模型
信号处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
实验室研究与探索
月刊
1006-7167
31-1707/T
大16开
上海华山路1954号交大教学三楼456、457室
4-834
1982
chi
出版文献量(篇)
14661
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46
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