一種基于深度學(xué)習(xí)的空中管制語音指令識別方法
基本信息

| 申請?zhí)?/td> | CN201910619285.X | 申請日 | - |
| 公開(公告)號 | CN110415683A | 公開(公告)日 | 2019-11-05 |
| 申請公布號 | CN110415683A | 申請公布日 | 2019-11-05 |
| 分類號 | G10L15/02(2006.01)I; G10L15/04(2013.01)I; G10L15/06(2013.01)I; G10L15/16(2006.01)I; G10L15/26(2006.01)I | 分類 | 樂器;聲學(xué); |
| 發(fā)明人 | 王耀彬 | 申請(專利權(quán))人 | 上海麥圖信息科技有限公司 |
| 代理機構(gòu) | - | 代理人 | - |
| 地址 | 200000 上海市徐匯區(qū)桂平路680號32幢527-1室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要

| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的空中管制語音指令識別方法,包括以下步驟:獲取待識別的語音信號,并將其轉(zhuǎn)換為16bit 16kHz的PCM音頻數(shù)據(jù);建立深度網(wǎng)絡(luò)模型;利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)深度網(wǎng)絡(luò)模型得到語音識別引擎;對所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音切分;將語音切分得到的有效音頻片段輸入語音識別引擎,輸出文字識別結(jié)果。其中,深度網(wǎng)絡(luò)模型使用卷積模塊作為特征提取器,并由reshape層和全連接層對提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用門控循環(huán)單元進(jìn)行序列學(xué)習(xí),最終通過全連接層進(jìn)行分類學(xué)習(xí)與決策,獲得預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明采用以人工智能深度學(xué)習(xí)引擎為核心,具有極強的專業(yè)適用性和口音泛化能力,數(shù)據(jù)量依賴程度更低的有點,在空管語音的識別上顯著優(yōu)于通用語音識別系統(tǒng)。 |





