一种基于神经网络模型的语音识别方法
摘要:
本发明公开了一种基于神经网络模型的语音识别方法,包括:获取训练样本合集,提取训练样本合集的第一特征参数,获得可以用于识别的神经网络模型,并建立模板库;获取预测样本合集,并输入神经网络模型,提取获得第二特征参数,将第二特征参数与模板库中的第一特征参数进行匹配预测,获得识别结果;其中,所述神经网络包括依序设置的卷积神经网络和循环神经网络。与现有技术相比,本发明提供的语音识别方法,将卷积神经网络和循环神经网络有效的组合连接,能够在保证语音识别正确率的同时,增加网络整体的学习效率和鲁棒性,提高语音识别性能。
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