基于双向循环神经网络的语音识别算法

作者：葛言琭; 张澎; 孙杰; 陈宇^*

来源：电脑知识与技术, 2020, 16(10): 193-195.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2020.1185

• 语音识别
• 双向循环神经网络
• 深度神经网络
• 递归神经网络

由于传统语音识别算法识别耗时长且准确率低,该文提出了一种基于双向循环神经网络来进行语音识别的方法。循环神经网络能够进行记忆,是一种特殊的神经网络,它在NLP领域取得了很大的成功。相比于单向神经循环网络,双向循环神经网络在识别的正确率上有着更大的优势。实验证明,相比于单独的SGMM,DNN等语音识别算法,双向循环神经网络算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义。

• 单位
  东北林业大学