【摘 要】
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语音中的噪声会影响语音信号中的正常信息，影响语音识别效果，为提升音/视频双流语音识别准确率与效率，提出基于注意力LSTM的音/视频双流语音识别算法。使用小波阈值方法对音/视频双流语音数据实施去噪处理，依据去噪结果对语音数据矢量量化；基于语音数据量化结果构建At-LSTM模型，运用该模型提取语音数据的局部与整体特征，并融合处理特征；基于语音数据特征融合结果，对语音数据实施分类，实现音/视频双流语音的
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语音中的噪声会影响语音信号中的正常信息，影响语音识别效果，为提升音/视频双流语音识别准确率与效率，提出基于注意力LSTM的音/视频双流语音识别算法。使用小波阈值方法对音/视频双流语音数据实施去噪处理，依据去噪结果对语音数据矢量量化；基于语音数据量化结果构建At-LSTM模型，运用该模型提取语音数据的局部与整体特征，并融合处理特征；基于语音数据特征融合结果，对语音数据实施分类，实现音/视频双流语音的识别。实验结果表明，使用上述方法识别音/视频双流语音时，识别准确率高、识别时间短，且语音中的含噪部分较少，识别的语音更加流畅。
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