基于CTC-RNN的语音情感识别方法

语音情感识别的主要目的是对语音信号按照不同的情感进行分类,比如生气、恐惧、厌恶、高兴等。探究语音情感识别的任务,使用的方法是在小的语音区间上计算的一系列声学特征训练的深度递归神经网络。同时,使用CTC损失函数考虑到了同时包含情绪化和中性成分的长话语。在IEMOCAP语料库上设置对照实验,验证了该方法的高性能。

基于神经网络的语音信号识别与分类

针对基于深度神经网络的端对端的语音识别技术展开研究,通过深度全序列卷积神经网络(DFCNN)声学模型和Transformer语言模型搭建一种端对端的语音识别系统。该系统完成对模型及数据的训练,实现对多字符中文语音的识别,并对隐马尔可夫语音识别方法和深度神经网络下的语音识别方法的系统搭建难度、原理差异和识别精确度进行对比研究。仿真结果表明,所提方法能够实现对连续多字符中文语音的有效识别,识别正确率在90%以上。

基于双向LSTM的手写文字识别技术研究

手写文字识别是计算机视觉、自然语言处理领域中的重要问题和研究热点.本文针对手写文字识别问题,提出一种基于双向LSTM网络的手写文字识别方法.首先根据数据集特点进行归一化等预处理;然后使用CNN网络对图像的特征进行提取;接着通过双向LSTM网络来记忆手写文字序列的字句关系,并对文字序列进行预测;最后使用CTC-Loss作为损失函数,可以让整句标注的训练集在上述网络下收敛.对比实验表明本文提出的算法模型的有效性.