Advertisement

基于CNN-LSTM-CTC的数值语音识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出一种结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）及连接时序分类（CTC）技术的新型数值语音识别模型，显著提升识别准确率与效率。 该资源利用CNN对语音特征进行提取，并构建了用于孤立词语言识别的声学模型。此过程重复进行了多次以确保模型的有效性与准确性。总的来说，这一方法旨在提升孤立词语言识别系统的性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CNN-LSTM-CTC的数值语音识别
    优质
    本研究提出一种结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）及连接时序分类（CTC）技术的新型数值语音识别模型，显著提升识别准确率与效率。 该资源利用CNN对语音特征进行提取，并构建了用于孤立词语言识别的声学模型。此过程重复进行了多次以确保模型的有效性与准确性。总的来说，这一方法旨在提升孤立词语言识别系统的性能。
     
  • CTC-LSTM-ENSPEECH-英文语音识别
    优质
    CTC-LSTM-ENSPEECH是一种先进的英文语音识别模型，结合了连接时序分类（CTC）与长短时记忆网络（LSTM），通过集成学习提升准确率。 英语语音识别项目试验，仅供学习。
     
  • 基于CNN+GRU+CTC的中文语音识别系统
    优质
    本项目构建了一种结合卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）及连接时序分类（CTC）技术的先进架构，专为优化中文语音识别性能而设计。通过深度学习模型的有效融合，该系统能够高效地处理连续语音流，并直接输出文本结果，显著提升了在噪音环境下的识别准确率与实时性表现。 自动语音识别模型包括cnn+ctc模型和gru+ctc模型。使用tensorflow1.+和keras进行模型训练，实现中文语音识别功能。
     
  • 基于CNN-DFSMN-CTC的语音识别模型的研究.pdf
    优质
    本研究探讨了一种结合卷积神经网络（CNN）、深度双向频域声学建模（DFSMN）和连接时序分类（CTC）技术的新型语音识别模型。论文深入分析了该模型在提升语音识别准确度方面的潜力，并通过实验验证其有效性。 随着智能技术的发展，语音识别技术在智能家居、智慧家庭等领域扮演着至关重要的角色，并有效改变了人类的生活与工作方式。然而，传统语音识别模块在面对复杂环境时准确率不高且训练过程复杂，为此提出了改进方案：将深度前馈序列神经网络（DFSMN）和端到端的连接时序分类（CTC）方法结合，对声学模型进行创新以提升其在复杂环境中的表现。 现有声学特征提取方法难以满足需求，在深度神经网络中表征能力不足。为解决这一问题，论文采用卷积神经网络（CNN）基于对数梅尔滤波组（LogMelFilter-bank）的方法来二次提取声学特征。通过此改进，新的模型在THCHS-30数据集上的字错率分别比传统CNN和长短期记忆网络（LSTM）降低了6.83% 和7.96%。 该语音识别模型的核心创新在于结合了深度学习中的CNN与DFSMN结构，并利用CTC算法进行端到端训练，从而提升准确率和鲁棒性。此外，通过CNN对特征的二次提取增强了声学特征在深度学习模型中的表达能力，使模型能够更好地处理复杂声音信号。 DFSMN网络借助其深度前馈架构有效处理时间序列数据并捕捉长距离依赖信息，在语音识别任务中至关重要；而CTC作为端到端训练方法，则简化了模型的训练过程，允许无需对齐的数据进行训练，并减少了人工干预的需求。研究表明，这种改进后的语音识别模型在智能家居、智慧家庭等应用中有明显优势：不仅提高了准确率和用户交互体验，还在实际测试中表现出色。 针对现有技术挑战，本段落提出结合DFSMN与CTC方法并利用CNN二次提取特征的新型语音识别模型，在提高准确性和简化训练复杂性方面取得了显著效果。THCHS-30数据集上的测试显示该模型相比传统方案有明显性能提升。这项研究不仅为语音识别技术的发展提供了新的思路，也为智能语音交互的实际应用奠定了坚实的基础。
     
  • kaggle_speech_recognition:基于TensorFlow的Conv-LSTM-CTC端到端语音识别模型
    优质
    kaggle_speech_recognition 是一个利用TensorFlow实现的项目，专注于开发和训练用于语音识别任务的端到端Conv-LSTM-CTC模型。 Kaggle语音识别是针对一项Kaggle竞赛的项目，旨在为简单的语音命令构建一个语音检测器。该模型使用连接时间分类（CTC）成本的卷积残差以及反向LSTM网络，并由TensorFlow编写实现。 首先将音频波文件转换成滤波器组频谱图。CNN层从这些频谱图输入中提取分层特征，而LSTM层则像编码器/解码器一样工作，在序列上对CNN的特性进行编码并输出字符作为结果。这种LSTM编码器/解码器非常灵活，根据训练词汇的不同，它可以使用整个单词、音节或仅是音素的信息来表示发出的字符。 全连接层会压缩这些表达方式，并进一步将字符与单词分离。该项目旨在便于调试和可视化操作。它提供了界面以显示权重和激活情况，通过TensorBoard记录日志并展示在训练过程中学习到的角色及决策边界示例。 安装和使用：先决条件包括Python 3.5版本搭配TensorFlow 1.4；或选择Python 3.6与对应的TensorFlow版本。
     
  • 基于LSTM-CTC-CNN架构的不定长度验证码识别方法
    优质
    本研究提出了一种结合LSTM、CTC和CNN技术的创新性验证码识别模型，能有效处理各种长度验证码图像，显著提升验证码系统的自动识别效率与准确性。 本项目采用LSTM+CTC+CNN架构对不定长度的验证码进行识别，无需分割字符即可直接读取验证码内容。该验证码包含大小写字母及数字，并加入了点、线、颜色、位置与字体等干扰元素以增加辨识难度。相比GRU+CTC+CNN模型，本项目在验证效果上有所提升。
     
  • CNN_LSTM_CTC_Tensorflow：基于CNN+LSTM+CTC的OCR Tensorflow实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架，实现了结合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)及连接时序分类(CTC)算法的光学字符识别（OCR）系统，有效提升了文本识别精度。 基于CNN + LSTM + CTC的OCR（光学字符识别）使用张量流实现。此方法可以处理图像中的可变长度字符数。 我使用具有10万幅图像的数据集训练了一个模型，并在测试数据集（20万幅图像）上获得了99.75%的准确性。两个数据集中包含如下所示类型的图片： 更新信息： - 2017年11月6日：竞争页面现在不可用，如果要重现此结果，请参见有关数据集的信息。 - 2018年4月24日：已将tensorflow版本更新至1.7，并修复了一些错误报告中的问题。
     
  • 基于TensorFlow的LSTM、CNN、SVM和MLP语音情感识别代码.zip
    优质
    这段代码资源包含了使用TensorFlow实现的多种机器学习模型（包括LSTM、CNN、SVM及MLP）来执行语音情感识别任务，旨在帮助研究者快速搭建实验环境。 使用 LSTM、CNN、SVM 和 MLP 进行语音情感识别，并采用 Keras 实现。通过改进特征提取方法，将识别准确率提升至约 80%。 开发环境： - Python 版本：3.8 - 深度学习框架：Keras & TensorFlow 2
     
  • 基于LSTM网络的语音识别研究（附带数据集）
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆（LSTM）神经网络进行语音识别的技术，并提供了一个包含大量样本的数据集以供进一步的研究和开发。 基于LSTM网络的语音识别研究通常会涉及到使用大规模的数据集来训练模型。这种类型的项目旨在提高语音识别技术的准确性和效率，通过利用循环神经网络中的长短期记忆（LSTM）单元处理序列数据的能力，从而更好地捕捉语音信号的时间依赖性特征。在这样的研究中，选择合适的数据集对于优化模型性能至关重要。