TY -的A2 Bhattacharya丝薇盟——郭,胡安PY - 2023 DA - 2023/02/11 TI -传感器结合语音识别技术的创新应用在大学英语教育的背景下,人工智能SP - 9281914六世- 2023 AB -英语听力是一个有效的方法来提高学生的英语表达能力和使用口头交流。然而,从英语教学的现状,当前的英语教学方法过于单一,和老师在教室里不注重口语训练,导致低效率的课堂教学。遵循整体性原则的基础上,相互作用,平衡,和可持续发展的教育生态,提高英语课堂生态要素的协同作用,促进生态互动对话主题,和调节课堂行为,有利于充分发挥信息技术的优势作用在英语教学改革,促进其可持续发展。本文解决了英语听力教学的现状,特别是口语的识别率下降的问题在嘈杂的环境中,并使用dual-sensor语音识别系统提出的原则。我们设计基于递归神经网络的语音识别方法通过收购下颌皮肤的弱振动压力语音信号和语音信号通过空气传播通过传感器在发声过程中。深的机器学习算法用于语音识别在英语教学。合理的帧采样频率设置为获得英语语音信号,然后代表这个语音信号的特征参数获得的线性预测系数,生成和语音特征向量,紧随其后的是递归神经网络算法训练语音功能。在相关实验中,通过与常用的语音识别算法比较,证明该算法英语教学语音识别具有较高的精度和更快的收敛。SN - 1687 - 725 - 2023/9281914 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2023/9281914——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER