基于双向循环神经网络的汉语语音识别.pdf

基于双向循环神经网络的汉语语音识别 本文研究的是基于双向循环神经网络的汉语语音识别模型，该模型结合深度神经网络模型，旨在解决传统循环神经网络无法同时利用语音序列中上下文相关信息的问题。该模型具有五层隐含层，其中第三层为双向循环神经网络结构，其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明，加入双向循环神经网络结构的模型可以提高语音识别的正确率。 知识点1：深度神经网络模型 深度神经网络模型是一种多层神经网络模型，每层节点之间彼此独立连接，适合处理复杂问题。但是，该模型存在一个缺陷，就是每层之间的节点连接是相互独立的，无法同时利用语音序列中上下文相关信息来提高识别效果。 知识点2：循环神经网络模型 循环神经网络模型是一种特殊的神经网络模型，能够处理序列数据，例如语音序列。传统的循环神经网络模型只能对上文信息进行利用，无法同时利用语音序列中上下文相关信息。 知识点3：双向循环神经网络模型 双向循环神经网络模型是循环神经网络模型的一种变体，可以同时利用语音序列中上下文相关信息来提高识别效果。该模型能够处理序列数据，例如语音序列，并且可以同时利用上下文相关信息。 知识点4：语音识别 语音识别是自然语言处理的一个重要应用领域，旨在将语音信号转换为文字。语音识别模型需要能够处理语音序列，例如汉语语音，并且需要能够同时利用语音序列中上下文相关信息来提高识别效果。 知识点5：噪声对语音识别的影响 噪声对语音识别的影响很大，例如噪声类型的不同可以影响语音识别的正确率。因此，在语音识别模型中需要考虑噪声的影响，以提高语音识别的正确率。 知识点6：神经网络模型的隐含层神经元数量 神经网络模型的隐含层神经元数量对语音识别的正确率有很大的影响。实验结果表明，隐含层神经元数量的增加并不一定能够提高语音识别的正确率，反之可能会导致语音识别的正确率下降。 知识点7：基于双向循环神经网络的汉语语音识别模型 基于双向循环神经网络的汉语语音识别模型是一种结合深度神经网络模型和双向循环神经网络模型的模型，旨在解决传统循环神经网络无法同时利用语音序列中上下文相关信息的问题。该模型可以提高语音识别的正确率，并且可以同时利用语音序列中上下文相关信息。