基于深度学习的语音处理实时性优化

针对基于深度学习的语音处理系统在实时性方面面临的挑战,提出一种连接剪枝的优化方法,旨在提高语音识别的实时性。通过深入研究基于深度学习的语音识别系统的基本原理,引入连接剪枝的方法对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)进行实时性方面的优化。采用Libri Speech数据集对优化方法和传统方法进行对比实验,结果表明优化方法能够有效提高模型的识别准确性和运行效率。