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基于双向神经网络的民航陆空通话语音识别研究
文献摘要：
在民用航空领域中,陆空通话是管制员进行有效管制的主要通讯手段,保障通话的准确性是维护空中安全、提高飞行效率的关键点.根据我国民航陆空语音通话,采用Bi-RNN网络模型分析陆空语音通话中上下文相关信息和语音信息特征模型中的特征参数,以连接时序分类为目标函数,进行语音声学模型训练.实验结果表明,Bi-RNN网络模型识别效果优于传统的DNN网络模型;通过逐步调整双向循环神经网络模型中隐藏层神经元数量以及采用迁移学习的方法可以有效降低错误率.
文献关键词：
陆空语音通话;语音识别;双向循环神经网络;连接时序分类;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
邓鑫瑞;孔建国
作者机构：
中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院,四川 广汉 618307
文献出处：
引用格式：
[1]邓鑫瑞;孔建国-.基于双向神经网络的民航陆空通话语音识别研究)[J].电脑与信息技术,2022(02):9-12,25
A类：
陆空语音通话
B类：
民航,陆空通话,语音识别,民用航空,航空领域,管制员,高飞,飞行效率,Bi,RNN,上下文,音信,信息特征,特征模型,连接时序分类,音声,声学模型,模型训练,模型识别,DNN,步调,双向循环神经网络,循环神经网络模型,中隐,迁移学习,错误率
AB值：
0.341405
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