文档名：基于改进型DTW的语音识别系统的设计与实现
摘要：大部分系统使用深度学习技术完成语音识别任务,并取得良好的效果.但是,基于深度学习的语音识别技术对计算机硬件算力的要求较高,同时需要大量的语音样本对语音识别模型进行训练.针对这些问题,基于改进后的动态时间归整(DynamicTimeWarping,DTW)算法设计并实现了一个语音识别系统.
Abstract：Mostsystemsusedeeplearningtechniquestocompletespeechrecognitiontasksandhaveachievedgoodresults.However,deeplearningbasedspeechrecognitiontechnologyrequireshighcomputerhardwarecomputingpower,andalsorequiresalargenumberofspeechsamplestotrainthespeechrecognitionmodel.Inresponsetotheseissues,thearticledesignsandimplementsaspeechrecognitionsystembasedonanimprovedDynamicTimeWarping(DTW)algorithm.
作者：焦晓燕Author：JIAOXiaoyan
作者单位：青岛市城阳区广播电视中心,山东青岛266109
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(4)
分类号：TN912.34
关键词：语音识别 动态时间归整(DTW) 小样本
Keywords：speechrecognition DynamicTimeWarping(DTW) smallsample
机标分类号：TP391.41TN912.34TP1
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：基于改进型DTW的语音识别系统的设计与实现[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(4)焦晓燕大部分系统使用深度学习技术完成语音识别任务,并取得良好的效果.但是,基于深度学习的语音识别技术对计算机硬件算力的要求较高,同时需要大量的语音样本对语音识别模型进行训练.针对这些问题,基于改进后的动态时间归整(...参考文献和引证文献
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