Python 人工智能实战:语音识别

本文深入探讨了语音识别技术,重点讲解了深度学习中的卷积神经网络(CNN)在语音识别中的应用。从背景介绍到核心概念,如深度学习、CNN、RNN、Seq2Seq模型和Transformer,再到核心算法原理、具体操作步骤和数学模型公式,最后通过实例展示了如何搭建和训练DNN模型。此外,文章还介绍了评估模型性能的多种指标,如准确率、损失、F1分数等。

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1.背景介绍

语音识别(英语:Speech recognition,又称语音助手、语音输入法),也称自动语音识别(ASR)或语音到文本转换,是一种将人的声音或说话记录转化成计算机可以理解的文字信息的过程。其主要用途包括交通、经济、娱乐、医疗诊断、教育等领域。在过去的一百多年里,由于科技的飞速发展,我们都期待着语音识别的应用可以使生活更加便利、更高效、更智能。然而随着技术的进步,我们越来越容易发现语音识别存在的各种问题,如噪声的影响、语速变化不一致、语言变化多样性、环境干扰等。因此,如何准确高效地完成语音识别任务成为研究者和工程师面临的主要难点之一。 目前市场上语音识别技术发展迅猛,已经取得了很大的突破。如苹果公司的Siri、微软公司的Cortana、谷歌公司的Google Assistant、亚马逊的Alexa、IBM Watson等智能设备、平台以及API都提供了语音识别能力。其中,基于深度学习技术的语音识别模型占据了龙头地位。本文将以深度学习的语音识别模型——卷积神经网络(CNN)为例,详细讲解卷积神经网络模型的结构及原理,并结合实际案例,给读者提供一个完整的人工智能项目解决方案。

2.核心概念与联系

2.1 深度学习简介

深度学习是机器学习的分支,它利用神经网络这种非线性模式对数据进行分类和回归分析,能够处理高维、非结构化的数据。深度学习方法从历史发展上看有两条主线:单层次学习与多层次学习。

  • 单层次学习指的是无监督学习,它通过数据特征的学习方式得到模型。常见的单层次学习模型有感知机、朴素贝叶斯、K-近邻等。这些模型简单直接,但是往往忽略了数据的复
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