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基于LSTM网络的语音识别研究（附带数据集）

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简介：
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。

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  • 基于LSTM网络的语音识别研究（附带数据集）
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    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。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
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    本项目为基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统研究。通过MATLAB实现，旨在探索优化MFCC参数及GMM模型结构以提升语音识别精度。 我们实现了基于MFCC的GMM语音识别功能，使用的是Matlab语言。
     
  • 基于CNN-LSTM-CTC的数值语音识别
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    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。
     
  • 基于卷积神经网络的Python语音识别声学模型研究
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    本研究聚焦于运用Python编程语言开发基于卷积神经网络（CNN）的语音识别系统，旨在提升声学模型的精确度与效率。通过对大量音频数据的学习，该模型能够有效提取声音特征并转化为文本信息，为智能人机交互提供强大支持。 基于卷积神经网络的语音识别声学模型的研究探讨了如何利用卷积神经网络改进语音识别系统的性能，特别是在提取声音特征方面的能力提升。这种研究对于提高语音识别技术的应用范围及准确度具有重要意义。
     
  • 基于BP神经网络的语音识别
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    本研究探讨了利用BP（反向传播）神经网络技术进行语音识别的方法，通过优化网络结构和训练算法提高模型对不同说话人的适应能力及环境噪声下的鲁棒性。 这段文字描述的是基于带动量项的BP神经网络语音识别的Matlab代码。
     
  • TIMIT 语音识别数据集
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    TIMIT 语音识别数据集是一个包含大量美国英语演讲录音及转录文本的数据集合，广泛应用于声学模型训练和评估。 TIMIT Acoustic Phonetic Continuous Speech Corpus 是一个英语语音识别数据集，包含630人来自美国8个不同地区的方言录音。
     
  • CTW1500语音识别数据集
    优质
    CTW1500语音识别数据集是一个包含超过一千五百小时高质量中文语音录音的数据集合，旨在促进先进的语音识别技术的研究和开发。 深度学习模型ABCNet可以使用多个数据集进行训练和测试。
     
  • 【语音识别】利用BP神经网络进行0至9数字的语音识别（附带MATLAB代码及GUI）.md
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    本文介绍了一种基于BP神经网络的语音识别方法，并提供了实现0-9数字识别的MATLAB代码和图形用户界面(GUI)，适用于初学者快速上手。 基于BP神经网络实现0到9的语音识别MATLAB源码及GUI界面设计。
     
  • 基于神经网络的语音识别技术
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    本研究探讨了利用神经网络改善语音识别精度的方法，着重于模型架构优化及大规模数据训练，旨在提升系统的准确性和实用性。 基于神经网络的语音识别可以使用MATLAB进行实现。这种方法利用了深度学习技术来提高语音转换成文本的准确性。在开发过程中，可以通过MATLAB提供的工具箱来进行模型训练、测试以及优化，从而达到更佳的应用效果。
     
  • 语音情感识别：利用基于IEMOCAP数据集的卷积递归网络技术
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    本研究探讨了使用卷积递归神经网络对IEMOCAP数据库中的语音情感进行识别的技术方法，旨在提升语音情感分析的准确性。 我们使用TensorFlow在IEMOCAP数据库上实现了基于卷积递归神经网络的语音情感识别（SER）。为了解决帧情感标签不确定性的问题，采用了三种合并策略：最大合并、均值合并以及基于注意力机制的加权池化来生成发声级功能。这些代码曾在配备GTX-1080 GPU的ubuntu 16.04 (x64)系统上进行测试，并使用了python2.7、cuda-8.0和cudnn-6.0。 要在计算机上运行这些代码，您需要安装以下依赖项： 张量流（TensorFlow）版本1.3.0 python_speech_features库 波(cPickle) 麻木(sklern)操作系统演示版 要开始使用，请先分叉存储库。