卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
前言 總結目前語音識別的發展現狀，dnn、rnn/lstm和cnn算是語音識別中幾個比較主流的方向。2012年，微軟鄧力和俞棟老師將前饋神經網絡FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到聲學模型建模中，將FFDNN的輸出層概率用於替換之前GMM-HMM中使用GMM計算的輸出概率，引領了DNN-HMM混合系統的風潮。長短時記憶網絡（LSTM，LongShor
相關文章
- 1. 詳解卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
- 2. CNN | 00卷積神經網絡應用
- 3. 卷積神經網絡（CNN）在無人駕駛中的應用
- 4. 卷積神經網絡CNN
- 5. 卷積神經網絡(CNN)
- 6. 卷積神經網絡 CNN
- 7. 卷積神經網絡（CNN）
- 8. CNN卷積神經網絡
- 9. CNN - 卷積神經網絡
- 10. 卷積神經網絡 - CNN
- 更多相關文章...
- • Redis在Java Web中的應用 - Redis教程
- • 在Spring中使用Redis - Redis教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • C# 中 foreach 遍歷的用法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 詳解卷積神經網絡（CNN）在語音識別中的應用
- 2. CNN | 00卷積神經網絡應用
- 3. 卷積神經網絡（CNN）在無人駕駛中的應用
- 4. 卷積神經網絡CNN
- 5. 卷積神經網絡(CNN)
- 6. 卷積神經網絡 CNN
- 7. 卷積神經網絡（CNN）
- 8. CNN卷積神經網絡
- 9. CNN - 卷積神經網絡
- 10. 卷積神經網絡 - CNN