【摘 要】
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传统海量语音数据识别及分类方法容易受到噪声影响,导致识别效果较差,基于此提出了基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法。以DSP TMS320VC5410为核心,调节电路进入TLC 3
【基金项目】
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天津市科技计划项目(19YFHBQY00031)。
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传统海量语音数据识别及分类方法容易受到噪声影响,导致识别效果较差,基于此提出了基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法。以DSP TMS320VC5410为核心,调节电路进入TLC 320AD 50C模拟/数字(A/D)转换阶段,放大语音信号,读取响应中断的C5410样本数据,回放语音,读取FIFO,去除工频干扰,将信号写成数据形式,完成海量语音信号采集。构建去噪自动编码器,叠加随机噪声,计算语音词序列,获取语音数据识别精准程度评分。提取隐藏层中原始数据特征,使用深度学习方法处理大量未标记数据,经过训练阶
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