语音识别-LSTM

最新推荐文章于 2024-10-23 18:52:27 发布
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#LSTM

本文介绍了LSTM（长短期记忆神经网络）为解决RNN的长依赖问题而设计，详细阐述了LSTM的核心思想，包括遗忘门、输入门和输出门的工作原理。在语音识别领域，LSTM因其对序列数据的处理能力被广泛应用于声学模型和语言模型。文中引用了多个资源以帮助读者深入理解LSTM。

LSTM与RNN

提起LSTM（长短期记忆神经网络），不得不先说一下RNN，RNN作为循环神经网络，具有记忆功能，在序列建模上具有重要的贡献。根据TensorFlow官方LSTM教程（colah’s Blog）：Understanding LSTM Networks (英文)做一些总结，首先看下面几张图：

图1. 带循环的神经网络

图2. 循环神经网络展开

图3. 短依赖

图4. 长依赖

从图1和2中，我们可以看到RNN在时间序列上，具有记忆功能，可以将前面的信息沿着时间序列传递，事实也的确如此，但是通过验证发现，RNN在解决短依赖图3时，效果很好，但在长依赖图4方面，没有任何作用。

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LSTM实现语音识别
Justdoforever的博客
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使用LSTM实现语音识别：从数据预处理到模型训练
斌擎科技
10-17 1292
语音识别（Speech Recognition）是将语音信号转化为相应文本的过程。信号获取：通过麦克风或其他设备捕获语音信号。特征提取：从语音信号中提取有意义的特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。建模：使用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行训练，以实现从特征到文本的映射。解码：将模型的输出转换为最终的文本。传统的语音识别系统通常依赖于隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM），而基于深度学习的方法，如LSTM、卷积神经网络（CNN）和Transformer等，近年来逐渐成为主流。
LSTM语音识别
cztAI的博客
08-06 5183
文章目录前言一、绪论1.1语音识别的意义1.2语音识别的现状1.3课题研究方向二、语音识别基本原理2.1发声机理2.2 识别原理2.3.3 Mel频率2.3.4 同态解卷积三、声学模型3.1隐马尔可夫模型3.2深度神经网络3.3循环神经网络四、CTC4.1 CTC解码4.2转录损耗 前言 机器学习大多数属于浅层模型（GMM、HMM等），浅层模型非线性变换能力较弱，不足以刻画复杂的语音数据（高维特征），识别性能提升非常有限，因此本课题针对声学模型GMM-HMM进行改进。由于GMM的输入是单帧，忽视了协同发音的
LSTM及其在语音识别中的应用
12-03
经过几十年的研究与发展，语音识别建立了以隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）为基础的框架。近几年，在HMM基础上深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)的应用大幅度提升了语音识别系统的性能。DNN将每一帧语音及其前后的几帧语音拼接在一起作为网络的输入，从而利用语音序列中上下文的信息。DNN中每次输入的帧数是固定的，不同的窗长对最终的识别结果会有影响。递归神经网络（Recurrent neural network，RNN）通过递归来挖掘序列中的上下文相关信息，在一定程度上克服了DNN的缺点。但是RNN在训练中很容易出现梯度消失的问题，无法记忆长时信息。长短期记忆单元（Long Short-Term Memory，LSTM）通过特定的门控单元使得当前时刻的误差能够保存下来并选择性传给特定的单元，从而避免了梯度消失的问题。本文对RNN及LSTM的基本原理进行了介绍，并且在TIMIT语音数据库上进行了实验。实验结果表明，LSTM型递归神经网络在语音识别上的可以取得较好的识别效果
基于LSTM的语音分类（原理加代码）
qq_35535616的博客
05-24 1万+
目录 实现目标 原始数据为200个音频文件，分别为真实人说话的声音，和机器合成的声音。 实现目标为成功将两种声音进行分类。 此贴记录了，实现的整个流程包括每一部分的代码以及背后的数学原理和方法的简介，以及每一部分出现的问题和坑点解决办法以及我的一些理解和疑惑。 数据读取 读取音频文件，并将音频文件转换成mfcc特征 import scipy.io.wavfile as wav import librosa from python_speech_features import mfcc """ librosa
探索 LSTM 网络在语音识别领域的实际应用
AI天才研究院
12-27 1579
1.背景介绍 语音识别，也被称为语音转文本(Speech-to-Text)，是人工智能领域的一个热门研究方向。它旨在将人类语音信号转换为文本，以便在计算机中进行处理和分析。随着大数据时代的到来，语音识别技术的发展得到了广泛应用，如语音助手、语音控制、语音密码等。 在过去的几年里，深度学习技术在语音识别领域取得了显著的进展。特别是，长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，L...
PSO-LSTM Matlab源码，含数据
02-10
PSO-LSTM在时间序列预测、自然语言处理、语音识别等领域有广泛应用。它通过结合PSO的全局搜索能力和LSTM的序列学习特性，可以有效地处理复杂序列数据，提高预测精度。特别是对于那些对历史信息依赖性强且存在非线性...
CTC-LSTM-ENSPEECH-英语语音识别
03-05
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数值语音识别-CNN+LSTM+CTC
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该资源使用CNN对语音特征进行特征提取，构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取，构建用于孤立词语言识别的声学模型。 该资源使用CNN对语音特征进行特征提取，构建用于孤立词语言...
语音识别（LSTM+CTC）
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知识图谱-基于LSTM的语义关系分类研究
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【人工智能】探索自然语言处理中的语音识别技术：基于Recurrent Neural Networks (RNN) 和长短期记忆网络（LSTM）模型的深入剖析
一个被知识诅咒的人
10-23 1948
语音识别作为自然语言处理中的一项核心任务，近年来取得了长足的进展，尤其是在深度学习技术的推动下。在语音识别任务中，Recurrent Neural Networks (RNN) 尤其是其变体——长短期记忆网络（LSTM），展现出了卓越的性能。本文从语音识别的基本概念出发，详细介绍了RNN和LSTM的基础结构及其在语音识别中的应用。通过分析其工作原理、优缺点及其在处理长序列输入时的表现，本文还探讨了LSTM如何解决传统RNN在处理长期依赖问题时的局限性。文章通过理论和实际应用案例，进一步展示了LSTM如何在现
LSTM在语音识别中的应用：捕捉声音的时序信息
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基于LSTM网络的语音特征信号分类技术研究-含Matlab代码
m0_70745318的博客
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语音识别学习记录 [循环神经网络RNN、LSTM介绍及实现]
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语音识别-GMM算法原理
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GMM（高斯混合模型）是相对于单高斯模型来说的，是多个单高斯分布进行混合，理论上可以拟合出所有的分布曲线，主要应用于聚类算法。废话就不多说了，估计大家都知道高斯混合模型是个什么东西，下面直接列出单高斯模型和高斯混合模型的攻势以及示意图：单高斯模型分布高斯分布概率密度函数混合高斯模型图（两个component）混合高斯分布概率密度函数混合高斯分布主要有K个component组成，每个componen...
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