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摘 要:本发明提供基于卷积神经网络的语音识别方法,其更加擅长提取高层特征,建模过程简单、容易训练、模型的泛化性能更佳,能够更广泛的应用到各种语音识别的场景中。其包括:S1:对输入的原始语音信号进行预处理;S2:提取出反映语音信号特征的关键特征参数,形成特征矢量序列;S3:基于DCNN网络模型为基础、以联结主义时间分类器CTC作为损失函数,构建端对端方式的声学模型;S4:训练声学模型,得到训练好的声学模型;S5:将步骤S2中得到的待识别的特征矢量序列输入到训练好的声学模型中得到识别结果;S6:以步骤S5中得到的识别结果为基础进行后续的运算,即得到能够以最大概率输出该语音信号的词串,词串即原始语音被识别后的语言文字。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811112506.6 | 专利名称: | 基于卷积神经网络的语音识别方法 |
申请日: | 2018-09-25 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L15/06搜分类 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-11-05 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109272990B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2021/11/05 | 授权 | |
2019/02/26 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G10L 15/06 专利申请号: 201811112506.6 申请日: 2018.09.25 |
2019/01/25 | 公开 |