摘要 : 为提高智能家居语言识别系统的准确率和匹配率,通过在深度神经网络(DNN)模型的第1 层增加长短时记忆神经网络(LSTM)结构,运用信息熵实现对声学训练与语种匹配,设计了基于DNN-LSTM模型的语音识别系统.将该系统应用于语音识别,结果表明系统的中英文声学... 展开
| 作者 | 林勇升 田美艳 王鑫 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Smart Home Language Recognition System Design Based on DNN-LSTM Model |
| 期刊名称 | 《安阳师范学院学报》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Anyang Normal University》 |
| 页码/总页数 | 15-18 / 4 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP274+.2 |
| 关键词 | 语音识别 DNN-LSTM模型 智能家居 |
| 基金项目 | 福建省教育厅教育提质培优项目(项目编号:ZS22051). |
| 机标主题词 / 分类号 | 智能房屋;语音识别系统;人工神经网络 / TP2;TN912.34;TP18 |
