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英国留学计算机论文:探讨机器学习在语音识别中的应用

来源:www.huixianghao.com 时间:2024-05-15 21:46:59 作者:多广留学网 浏览: [手机版]

英国留学计算机论文:探讨机器学习在语音识别中的应用(1)

引言

语音识别是人工智能领域中的一个热门研究方向多广留学网www.huixianghao.com。随着科技的不断进步,语音识别技术成熟,应用范围也广泛。机器学习是一种能够让计算机自主学习的技术,它在语音识别中也扮演了重要的角色。本文将探讨机器学习在语音识别中的应用,并分析其优缺点。

机器学习在语音识别中的应用

  机器学习在语音识别中的应用主要包括两个方面:特征提取和模型训练来自www.huixianghao.com

  特征提取是将语音号转换成计算机以理解的数字号的过程。传统的语音识别系统用的是手工提取特征的方法,例如MFCC(Mel频率倒谱系数)等。然而,这种方法需要专业知识和大量的实验来确定特征参数,而且于不同的语音号需要不同的参数设置,因此效果不尽如人意。机器学习以自学习特征,从而避免了手工提取的烦琐过程多广留学网www.huixianghao.com。常用的机器学习方法包括深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。

  模型训练是指有的语音数据集来训练一个模型,其能够识别新的语音号。传统的语音识别系统用的是隐马尔夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)等。这些模型需要大量的人工干预和调,而且于复杂的语音号效果不佳原文www.huixianghao.com。机器学习以自训练模型,从而提高识别准确率和效率。常用的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和深度神经网络(DNN)等。

英国留学计算机论文:探讨机器学习在语音识别中的应用(2)

机器学习在语音识别中的优缺点

  机器学习在语音识别中的优点主要包括以下点:

  1. 自学习特征,避免了手工提取的繁琐过程;

  2. 自训练模型,提高了识别准确率和效率;

3. 以适用于不同类型的语音号。

  然而,机器学习在语音识别中也存在一些缺点:

  1. 需要大量的训练数据,才能达到较好的识别效果;

  2. 模型训练时间长,需要较高的计算资源;

  3. 于不同的语音号,需要不同的模型和参数设置多_广_留_学_网

结论

机器学习在语音识别中的应用是一种有效的方法,以自学习特征和训练模型,从而提高识别准确率和效率。然而,机器学习也存在一些缺点,需要大量的训练数据和计算资源,于不同的语音号需要不同的模型和参数设置。因此,在实际应用中需要根据具体情况择合适的方法和工具,以达到最优的识别效果。

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