基于Bi-RNN中文语音识别的实验设计

作者：黄睿

来源：现代计算机(专业版), 2019, (10): 92-95.

• TensorFlow
• 深度学习
• 语音识别
• 双向循环神经网络(Bi-RNN)
• 梅尔频率倒谱系数(MFCC)
• 联结主义时间分类(CTC) TensorFlow
• Deep learning
• Speech Recognition
• Bi-RNN
• MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)
• Connectionist Temporal Classification(CTC)

介绍TensorFlow深度学习架构,分析梅尔频率倒谱系数(MFCC)模型,结合双向循环神经网络(Bi-RNN)和联结主义时间分类(CTC)模型,对中文语音数据集Thchs-30进行深度学习,最终完成中文语音识别的实验设计,为中文语音识别在本科实验教学的应用具体重要参考意义。

• 单位
  广东第二师范学院