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语音识别技术的研究进展与展望(DFCNN讲解)NLP论文学习所需积分/C币:32浏览量·1.3kPDF1.24MB2019-08-1419:47:33上传身份认证购VIP最低享7折!立即下载开通VIP（低至0.43/天）100%中奖评论收藏...
科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN），更适合工业应用，本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写...
基于DFCNN建筑物语义的城市功能区识别方法研究.包汉卿.【摘要】：城市功能区是指用地空间,位置和功能需求相同的建筑物在城市空间上聚集的区域,它在反映社会经济、人类空间活动和城市管理方面发挥着重要作用。.随着卫星遥感技术的迅速发展,高空间...
全序列卷积神经网络DFCNN：deepfullyconvolutionalneuralnetwork全序列卷积神经网络DFCNN对时域信号进行分帧、加窗、傅里叶变换、取对数得到语谱图。语谱图的x是时间，y轴是频率，z轴是幅度。幅度用亮色如红色表示高，用深色表示低。利用...
DFCNN的结构如图5所示，它直接将一句语音转化成一张图像作为输入，即先对每帧语音进行傅里叶变换，再将时间和频率作为图像的两个维度，然后...
DFCNN的全称叫做全序列卷积神经网络（deepfullyconvolutionalneuralnetwork），是由国内语音识别领域的翘楚科大讯飞于2016年提出的一种语音识别框架。DFCNN先对时域的语音信号进行傅里叶变换得到语音的语谱图，DFCNN直接将一句…
基于DFCNN的声学建模技术语音识别的声学建模主要用于建模语音信号与音素之间的关系，科大讯飞继去年12月21日提出前馈型序列记忆网络(FSMN,Feed-forwardSequentialMemoryNetwork)作为声学建模框架后，今年再次推出全新的语音识别框架，即深度全序列卷积神经网络（DFCNN，DeepFullyConvolutionalNeuralNetwork）。
语音识别技术的研究进展与展望(DFCNN讲解)自动语音识别（ASR）技术的目的是让机器能够“听懂”人类的语音,将人类语音信息转化为可读的文字信息,是实现人机交互的关键技术,也是长期以来的研究热点。最近几年,随着深度神经网络的应用,加上海量大数据的使用和...
1.(D)FSMN以及科大讯飞最近提出的DFCNN仍然是基于HMM的吗？2.FSMN以及DFCNN输出仍然是（音素的）概率分…
近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队，推出了新一代语音识别模型——DFSMN，不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用，更将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%（基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech）。阿里在GitHub...
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基于DFCNN建筑物语义的城市功能区识别方法研究.包汉卿.【摘要】：城市功能区是指用地空间,位置和功能需求相同的建筑物在城市空间上聚集的区域,它在反映社会经济、人类空间活动和城市管理方面发挥着重要作用。.随着卫星遥感技术的迅速发展,高空间...
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DFCNN的结构如图5所示，它直接将一句语音转化成一张图像作为输入，即先对每帧语音进行傅里叶变换，再将时间和频率作为图像的两个维度，然后...
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基于DFCNN的声学建模技术语音识别的声学建模主要用于建模语音信号与音素之间的关系，科大讯飞继去年12月21日提出前馈型序列记忆网络(FSMN,Feed-forwardSequentialMemoryNetwork)作为声学建模框架后，今年再次推出全新的语音识别框架，即深度全序列卷积神经网络（DFCNN，DeepFullyConvolutionalNeuralNetwork）。
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近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队，推出了新一代语音识别模型——DFSMN，不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用，更将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%（基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech）。阿里在GitHub...
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