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    CNN 在语音识别中的应用

    本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中,端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示,具有较好的可扩展性和鲁棒性;而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法,将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题,进一步提高了语音识别的准确率;基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制,通过对输入序列进行加权处理,进一步提高了模型的识别准确率;基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理,提取出序列中的特征信息,进一步提高了模型的识别准确率。

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