一种基于深度学习的智能语音识别方法和系统.pdf
An****70
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本发明提出了一种基于深度学习的智能语音识别方法,首先获取语音信息;采用融合的噪声消除模型对获取的语音信息,进行噪声消除,得到消噪后的语音信息,所述融合的噪声消除模型为结合语音端点检测算法对两个噪声消除模型融合得到;将消噪后的语音信息,输入阶段式学习增强网络结构,得到增强后的语音信息;所述阶段式学习增强网络结构包括多个目标层,目标层采用线性激活函数,隐含层为LSTM‑RNN网络;将增强后的语音信息输输入语音模型中进行语音识别;本发明提供的方法,能够消除噪声的同时又能保留必要的目标语音,提升对各种复杂环境的语
基于深度学习的语音情感识别方法和装置.pdf
本申请公开了一种基于深度学习的语音情感识别方法和装置,属于语音识别领域。该方法包括:使用梅尔倒谱系数法得到多个训练样本,逐一输入到SVM中进行训练,判断当前训练样本情感识别的准确率,当高于上一训练样本的准确率时,将当前的c和g输入到PSO的适应度函数中,采用迭代方式对PSO进行粒子更新并重新计算适应度函数,直到得到PSO的全局最优解;在多个训练样本全部完成训练后,SVM寻优得到最优化的c和g;当有语音数据待识别时,输入SVM中进行情感识别。该装置包括:获取模块、初始化模块、训练模块、寻优模块和识别模块。本
一种基于深度学习的智能车牌识别方法及系统.pdf
本发明属于智能交通工程技术领域,具体提供一种基于深度学习的智能车牌识别方法及系统,其中方法包括:获取原始车辆图片,采用CenterNet对原始车辆图片进行车牌的目标位置的定位、检测与保存;提取车牌兴趣区域图像,输入已训练好的车牌识别模型中,判断车牌是否遮挡不清,若正常,则进一步提取车牌图片,若不正常,则提示报警;对车牌图片进行预处理得到车牌图像信息;将处理后的车牌字符传入卷积神经网络进行模型的训练与优化,最终预测得到车牌识别结果。通过选取CenterNet网络进行车牌定位与检测,选择直方图均衡化、倾斜度矫
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本发明提出了一种基于深度学习的安检物品识别方法,包括如下步骤:S1,采集多角度安检图像,并进行分割,获取目标物品区域;S2,采集并统计目标物品区域及其周围环境区域的像素值,生成对应的像素分布特征直方图,并计算对应的像素分布特征直方图的方差;S3,利用方差确定独立物品,并逐一为各幅安检图像中独立物品的目标物品区域设定权重;S4,逐一对各幅安检图像中独立物品的目标物品区域进行特征提取,获取特征,并对特征与权重进行处理,生成融合特征;S5,利用融合特征,进行独立物品的物品类别的识别。有利于获取物品内部结构信息,
一种基于声纹识别的智能锁及其语音识别方法和系统.pdf
本发明公开一种基于声纹识别的智能锁的语音识别方法,包括:提取待验证语音信号对应的梅尔倒谱系数;将梅尔倒谱系数作为输入层输入具有预设参数空间的区分深度置信网络,以获得区分深度置信网络的隐层输出,并将其作为所述梅尔倒谱系数的特征向量;将特征向量与各个注册语音信号预先构建的高斯混合模型进行对比,并计算特征向量分别与各个注册语音信号相匹配的后验概率;判断各后验概率中的最大值是否大于预设阈值,如果是,则待验证语音信号通过验证,并对锁具进行开锁操作;反之则使锁具保持锁定状态。本发明提高对目标说话人的识别率,降低错误接