导读:本文包含了语音识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:语音识别,神经网络,门控,深度,语音,模型,范式。
语音识别论文文献综述
杨雪梅[1]（2019）在《基于区块链技术的语音识别》一文中研究指出由于具有去中心化、抗腐蚀以及加密算法等先进性质,区块链技术给科学技术领域带来了一场前所未有的变革。本文探索了将区块链技术中的去中心化的思想与深度学习相结合并应用于语音识别领域的可行性,提出了一种适用于处理大规模的声学数据的融合分布式的深度学习模型,分析了该模型良好的学习潜能,它将成为语音识别领域的崭新技术。(本文来源于《价值工程》期刊2019年36期）
张鹤鸣,邓军[2]（2019）在《一种低成本语音识别解决方案》一文中研究指出作为人机交互领域重要的研究对象,语音识别技术已经成为信息社会不可或缺的组成部分。目前基于在线引擎和语音芯片实现的语音技术方案,其适用性和使用成本均限制了技术的应用和推广。通过对离线语音识别引擎的研究,结合特定领域内的应用特点,提出一套适用性强,成本较低的语音识别解决方案,可以在离线的网络环境中,实现非特定人的连续语音识别功能。最后根据本方案设计语音拨号软件,并对语音拨号软件的功能进行科学的测试验证。(本文来源于《通信技术》期刊2019年12期）
陈焕泽[3]（2019）在《基于隐马尔科夫模型的语音识别技术实现》一文中研究指出随着万物互联的时代到来,人机交互方式正向着语音为主、电子屏幕触碰为辅的趋势发展。而在语音技术中第一步也是核心一步便是语音识别,本文就语音识别进行了基本概念原理的介绍与核心组件的介绍,同时也总结比较了国内外企业在该领域所做出的成果。(本文来源于《数码世界》期刊2019年12期）
蒋畅江,温登峰,唐贤伦,巴莉芳[4]（2019）在《基于改进型轻门控循环单元的语音识别》一文中研究指出针对轻门控循环单元(light gated recurrent unit,Li-GRU)在自动语音识别中存在参数规模大、收敛速度慢和梯度消失的问题,提出一种改进的模型(light self gated recurrent unit,Li-SGRU)。使用Swish激活替换ReLU激活,使得模型在训练时能够避免梯度消失,加快网络收敛;提出3种变体Li-SGRU1、Li-SGRU2和Li-SGRU3减少改进模型的参数规模;在端到端的语音识别系统上评价了该模型。实验结果表明,改进的Li-SGRU较标准的模型音素错误率更低,收敛速度更快;其中,Li-SGRU1识别率在3种变体中最高,综合性能更好。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年11期）
陈心嫣,王俊卉,王秀菊,安志宏,张雪皎[5]（2019）在《基于语音识别的紧急自救APP》一文中研究指出当前信息化高速发展,但是人们总会遇到一些情况而导致通信不便。比如遇到紧急情况进行报警时无法清晰准确描述所处地理位置,向急救中心求助无法清晰描述自己病史,或位于较为偏僻的地区没有自救能力而无法向周围人求助,同时市面上并没有推出能取得良好反馈的相关软件以及服务。本文基于Android平台,采用了语音识别技术,实现一款充分运用多种软件工具包,创新性地使用户可以通过语音和按键两种方式实现地图定位、报警等功能,同时还根据系统预先采集的用户信息自动生成的相应的语音信息播报的自助急救呼叫APP,极大地提高了用户的人身安全保障。(本文来源于《电子世界》期刊2019年21期）
韩国献[6]（2019）在《语音识别技术在医院中的应用》一文中研究指出随着我国医疗信息化建设的不断发展,基于EMR的医院信息系统不断完善,集成化平台的建设更加促进了数据共享和数据挖掘。面对如此庞多的子系统,医务人员需要完成大量的文字录入工作,文字录入的即时性、便利性、准确性在一定程度上影响着医院整体的工作效率、医疗成本、医疗质量。本文主要分析当前病历录入存在的问题,探讨语音识别技术在医院临床工作中的应用,并总结其在应用过程中存在的问题。(本文来源于《医学信息》期刊2019年22期）
黄志东[7]（2019）在《鲁棒性语音识别技术研究综述》一文中研究指出鲁棒性语音识别是为了解决噪声环境和混响环境等外界因素所引起的语音识别系统训练和识别不匹配的情况,针对在噪声和混响条件下进行鲁棒性语音识别的问题,对现有的鲁棒性语音识别研究进行了总结,阐述了语音识别的主要流程和整体框架;从特征提取和声学建模两个方面对语音增强技术、语音分离技术进行介绍;分析鲁棒性语音识别技术主要难点和实现过程。最后对鲁棒性语音识别技术进行总结和展望。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
阎艺璇,葛万成[8]（2019）在《循环神经网络在端到端语音识别中的应用》一文中研究指出当前,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)被广泛应用于语音识别系统。使用循环神经网络与连接时序分类(CTC)进行端到端语音识别建模,基于TED-LIUM v2语料库训练不同结构的网络模型,即单/双向RNN和单/双向LSTM,比较和分析不同结构网络模型的语音识别性能。实验结果显示,BLSTM在音素识别性能和学习速度上都取得了最好表现。为解决BLSTM网络的过拟合问题,实验将状态dropout应用于LSTM单元,既能保障BLSTM网络的长时记忆能力,也能减小在训练集与测试集上PER的差异,从而有效改善BLSTM的过拟合问题。(本文来源于《通信技术》期刊2019年11期）
李清,许冠中[9]（2019）在《浅析语音识别技术在电网中的应用》一文中研究指出语音识别技术在车载等领域得到了广泛的应用,随着智能电网建设推进,基于智能化的语音识别技术也将得到重点研究。阐述了语音识别的基本原理,分析了语音识别技术在电力调度、设备巡检等领域的应用情况。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
于晓明[10]（2019）在《语音识别技术的发展及应用》一文中研究指出人类生活中,语言是必不可少的信息传达媒介,作为模式识别技术之一的语音识别技术独有其发展的亮点。文章对语音识别的发展历程进行了总结,从语音识别的原理出发,在端点检测、特征提取等方面介绍了语音识别模型的建构。例举了语音识别技术的应用,探讨了语音识别的技术突破和发展前景。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年11期）
语音识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
作为人机交互领域重要的研究对象,语音识别技术已经成为信息社会不可或缺的组成部分。目前基于在线引擎和语音芯片实现的语音技术方案,其适用性和使用成本均限制了技术的应用和推广。通过对离线语音识别引擎的研究,结合特定领域内的应用特点,提出一套适用性强,成本较低的语音识别解决方案,可以在离线的网络环境中,实现非特定人的连续语音识别功能。最后根据本方案设计语音拨号软件,并对语音拨号软件的功能进行科学的测试验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
语音识别论文参考文献
[1].杨雪梅.基于区块链技术的语音识别[J].价值工程.2019
[2].张鹤鸣,邓军.一种低成本语音识别解决方案[J].通信技术.2019
[3].陈焕泽.基于隐马尔科夫模型的语音识别技术实现[J].数码世界.2019
[4].蒋畅江,温登峰,唐贤伦,巴莉芳.基于改进型轻门控循环单元的语音识别[J].计算机工程与设计.2019
[5].陈心嫣,王俊卉,王秀菊,安志宏,张雪皎.基于语音识别的紧急自救APP[J].电子世界.2019
[6].韩国献.语音识别技术在医院中的应用[J].医学信息.2019
[7].黄志东.鲁棒性语音识别技术研究综述[J].信息通信.2019
[8].阎艺璇,葛万成.循环神经网络在端到端语音识别中的应用[J].通信技术.2019
[9].李清,许冠中.浅析语音识别技术在电网中的应用[J].计算机产品与流通.2019
[10].于晓明.语音识别技术的发展及应用[J].计算机时代.2019
论文知识图
