基于卷积神经网络的语音识别人机交互系统设计
Journal: Digital Economy and Information Technology Application Research DOI: 10.12238/deitar.v2i3.9178
Abstract
研究针对传统语音识别系统准确率低、对环境条件依赖性强等问题,提出了基于卷积神经网络(CNN)的语音识别人机交互系统。系统利用CNN对语音信号进行特征提取与分类,采用多层卷积与池化结构,结合全连接层进行分类,在FPGA上映射CNN算法,旨在提高语音识别的准确性及人机交互的流畅性。实验结果表明,该系统具有较高的识别准确率与良好的稳定性,低延时、低功耗,可满足智能语音交互需求。
Keywords
卷积神经网络;语音识别;人机交互;FPGA
Full Text
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