基于DBN的语音识别技术分析

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分类专栏： 语音降噪算法 文章标签： 语音识别
于 2013-12-28 16:36:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gjy938815/article/details/17634077
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本文介绍了传统GMM-HMM语音识别系统的原理，并探讨了深度信念网络(DBN)在电话单元(Phone)识别中的应用。此外，还分析了一种结合DBN与HMM的新型依赖型语音识别系统。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、传统GMM-HMM语音识别系统简介

2、DBN用于Phone 识别

3、DBN-HMM依赖型语音识别系统分析

基于DBN神经网络的语音分类识别（Matlab实现）
CoderExtra的博客
09-12 178
随着人工智能技术的发展，语音分类识别在许多领域中都起着重要的作用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于DBN神经网络的语音分类识别，并附上相应的源代码。数据集应包含不同分类的语音样本，每个样本都有对应的标签。使用Matlab提供的音频处理和神经网络工具箱，能够方便地进行特征提取、模型构建和分类预测。此外，为了成功实现准确的语音分类识别系统，您可能还需要考虑其他因素，如数据预处理、模型调优和性能评估等。希望本文对您在基于DBN神经网络的语音分类识别方面的研究和实践有所帮助。
基于DBN神经网络的语音分类识别
abc991835105的博客
04-11 536
详细介绍DBN的原理，然后MATLAB编程实现DBN对语音的识别，论文附有代码
DBN代码解析
小鬼柯南
03-27 6880
DeepLearnToolbox的源码， test_example_DBN.m: 测试代码 [cpp] view plain copy   function test_example_DBN   load ../data/mnist_40000_10000;   addpath('../DBN');   addpath('.
DBN深度信念网络数学解析
miu~
12-06 2764
DBN深度信念网络数学解析
基于深度信念神经网络语音识别，语音DBN神经网络的语音识别
08-06
在现代信息技术领域，语音识别是一种至关重要的技术，广泛应用于智能助手、自动驾驶、智能家居等领域。本项目专注于使用深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）进行语音识别，结合MATLAB编程环境，实现了一个完整...
基于大数据和深度学习的语音识别研究.pdf
08-18
在语音识别技术的发展历程中，不同的深度学习模型被提出并加以应用。常用的深度学习模型包括自动编码器（Auto-encoder，AE）、深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural ...
基于深度学习的语音识别技术现状与展望_戴礼荣.pdf
11-21
深度学习在语音识别领域的应用已经取得了显著的进步，极大地推动了语音技术的发展。本文将深入探讨这一领域的现状，并对未来的研究方向进行展望。 深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来学习数据...
基于神经网络的数字识别,神经网络语音识别原理
aifans_bert的博客
08-25 1486
脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。
语音识别原理：AI 是如何听懂人类声音的
最新发布
shelly聊AI的博客
11-12 3574
关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经在许多领域展现出了惊人的能力。其中，语音识别技术的进步尤为显著，它使得机器能够听懂人类的声音，实现人机交互的新高度。那么，AI 究竟是如何听懂人类声音的呢？本文将深入探讨语音识别的原理。
基于深度自编码（DBN）的手写体识别代码实现
03-30
Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the original programs are available from our web page. The programs and documents are distributed without any warranty, express or implied. As the programs were written for research purposes only, they have not been tested to the degree that would be advisable in any important application. All use of these programs is entirely at the user's own risk. How to make it work: 1. Create a separate directory and download all these files into the same directory 2. Download from http://yann.lecun.com/exdb/mnist the following 4 files: o train-images-idx3-ubyte.gz o train-labels-idx1-ubyte.gz o t10k-images-idx3-ubyte.gz o t10k-labels-idx1-ubyte.gz 3. Unzip these 4 files by executing: o gunzip train-images-idx3-ubyte.gz o gunzip train-labels-idx1-ubyte.gz o gunzip t10k-images-idx3-ubyte.gz o gunzip t10k-labels-idx1-ubyte.gz If unzipping with WinZip, make sure the file names have not been changed by Winzip. 4. Download Conjugate Gradient code minimize.m 5. Download Autoencoder_Code.tar which contains 13 files OR download each of the following 13 files separately for training an autoencoder and a classification model: o mnistdeepauto.m Main file for training deep autoencoder o mnistclassify.m Main file for training classification model o converter.m Converts raw MNIST digits into matlab format o rbm.m Training RBM with binary hidden and binary visible units o rbmhidlinear.m Training RBM with Gaussian hidden and binary visible units o backprop.m Backpropagation for fine-tuning an autoencoder o backpropclassify.m Backpropagation for classification using "encoder" network o CG_MNIST.m Conjugate Gradient optimization for fine-tuning an autoencoder o CG_CLASSIFY_INIT.m Co
深度置信网络DBN算法实现 matlab
07-25
深度置信网络DBN的matlab算法实现，可直接运行，程序运行采样的数据库为MNIST手写数字数据库。
基于MATLAB的DBN训练部分
07-11
基于MATLAB的DBN训练部分源代码基于MATLAB的DBN训练部分
从自联想神经网络到深度神经网络
weixin_34262482的博客
06-12 1356
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第六篇，简要描述深度神经网络模型。 1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入...
深度学习与语音识别—常用声学模型简介
dujiajiyi_xue5211314的博客
12-30 2万+
2006年，Hinton提出深度学习网络，指出深度神经网络因为层数过多导致训练参数多的问题可以利用逐层初始化解决。在工业界和学术界掀起了深度学习的浪潮，并在语音识别和图像处理领域取得了巨大成功。2011年微软和谷歌在语音识别上采用DNN模型，将词错误率降低20%-30%。这里的DNN主要采用的是DBN，即深度置信网络。随着语音识别以及深度学习的发展，研究人员发现将CNN和RNN模型应用于语音识别领
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前言 在上一篇博客‘Windows下安装Tensorflow’的基础上，实现深度学习网络——DBN网络，以经典的手写字体识别为例子。一、下载手写字体数据集，官方
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chlele0105的专栏
03-08 1万+
这几天看了下DeepLearnToolbox的源码，在此记录一下自己对DBN代码的理解。 test_example_DBN.m: 测试代码function test_example_DBN load ../data/mnist_40000_10000; addpath('../DBN'); addpath('../NN'); addpath('../util'); train_x = d
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深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）的应用显著提升了语音识别的准确率和效率，特别是在大规模语料库训练下，深度学习模型如深度信念网络（DBN）和循环神经网络（RNN）等进一步推动了语音识别技术的进步。...
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