基于DBN的语音识别技术分析

最新推荐文章于 2025-03-17 01:19:45 发布
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#deep learning #机器学习 #模式识别

本文介绍了传统GMM-HMM语音识别系统的原理，并详细探讨了深度信念网(DBN)在电话单元识别中的应用，以及如何结合DBN与HMM构建更高效的语音识别系统。

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


参考文献;

Dahl, G., Ranzato, M., Mohamed, A., and Hinton, G. ―Phone recognition with the mean-covariance restricted Boltzmann machine‖ Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 24, 2010.

Dahl, G., Yu, D., and Deng, L. ―Context-dependent DBN-HMMs for large vocabulary continuous speech recognition,‖ IEEE Trans. Audio, Speech, & Language Proc.

基于DBN神经网络的语音分类识别（Matlab实现）
CoderExtra的博客
09-12 191
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
04-11 549
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
音频处理 windows10下python三方库librosa安装
jn10010537的博客
06-20 2551
librosa是处理音频库里的opencv,使用python脚本研究音频，先安装三方库librosa。 如下通过清华镜像源安装librosa； pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa D:\D00_Python3\D00A2_python3.7.3\install>pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple librosa Looking
隐马尔科夫模型（HMM）及其实现
程引的专栏
08-27 7057
马尔科夫模型 马尔科夫模型是单重随机过程，是一个2元组：(S,A)。 其中S是状态集合，A是状态转移矩阵。 只用状态转移来描述随机过程。   马尔科夫模型的2个假设 有限历史性假设：t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关； 齐次性假设：从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。   以天气模型为例 天气变化有3中状态S:{1(阴),2（云）,
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 1522
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
shelly聊AI的博客
11-12 3769
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。
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。
从自联想神经网络到深度神经网络
weixin_34262482的博客
06-12 1359
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...
解决 Python 项目中自定义包“No module named...” 错误
weixin_44172157的博客
04-30 1万+
在 Python 项目中，导入模块和包是很常见的操作，但有时候你可能会遇到这样的错误信息。这种错误通常是由于 Python 无法找到所需的模块或包导致的。本文将探讨这个错误的可能原因，并提供解决方法。
liteavatar安装故障解决-数字人
最新发布
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
03-17 477
File "D:\ai\liteavatar\lite_avatar.py", line 6, in <module> import librosa ModuleNotFoundError: No module named 'librosa'---===sh pip install opencv - python - headless:\ai\liteavatar>python lite_avatar.py --data_dir /cyber_data --audio_file /
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
音频处理库—librosa的安装与使用
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03-18 14万+
目录 序言 一、libsora安装 pypi conda source 二、librosa常用功能 核心音频处理函数 音频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 绘制频谱图 序言 Librosa是一个用于...
简明深度学习方法概述 Deep Learning：Methods and Application
凌风探梅的专栏
09-30 4015
简明深度学习方法概述 Deep Learning：Methods and Application  人工智能  小林子  7个月前 (03-05)  2558℃  0评论 作者：@神一手golden 说明：本文主要是翻译整理Li Deng 和 Dong Yu所著的《Deep Learning：Methods and Application》文章并没有全文翻译，而是一个总结并加入个人理解
DBN的训练过程
lujiandong1的专栏
03-17 1万+
有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非常流行的方法。          经典的DBN网络结构 是由若干层 RBM 和一层 BP 组成的一种深层神经网络, 结构如下图所示.：        DBN 在训练模型的过程中主要分为两步:              第 1 步：分别单独无监督地训练每一
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