【摘 要】
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近些年来,随着我国科学技术的不断深入与发展,神经网络在语音识别技术上运用的越来越广泛。在传统的语音识别技术中,语音建模方式是基于隐马尔科夫框架,采用混合高斯模型来描
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近些年来,随着我国科学技术的不断深入与发展,神经网络在语音识别技术上运用的越来越广泛。在传统的语音识别技术中,语音建模方式是基于隐马尔科夫框架,采用混合高斯模型来描述语音声学特征的概率分布。而在现代的语音识别技术中,神经网络已经成为了主要趋势,神经网络技术主要是通过模拟人类的神经元活动原理,将人类所特有的自主学习、想象能力综合到语音识别系统当中,并且为了提升连续语音系统识别性能,将深度自编码器应用于语音信号特征提取中,以音素错误率大小为性能的评判标准,优化后的MFCC对于深度特征提取更具有优越性。
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