TY -的A2 - 1月,面Ahmad盟——沈Hexue PY - 2021 DA - 2021/10/11 TI -应用程序的迁移学习算法和实时语音检测在音乐教育平台SP - 1093698六世- 2021 AB -人工智能(AI),特别是机器学习(毫升)和神经网络(NN),各种应用程序,引发了大量的兴趣近年来由于其优异的性能在各种各样的任务。自动语音识别(ASR)是一种越来越重要的技术随着时间的推移和被用于我们的日常生活。语音识别是一个重要的应用毫升和神经网络,这是机器的听觉系统,实现人和机器之间的通信。一般来说,语音识别方法分为三种类型,即。基于信道模型和语音知识的方法、模板匹配方案,并使用神经网络方法。相关的主要问题与现有的语音识别方法识别低精度和计算时间。为了克服识别精度低的问题,现有的语音识别技术、语音识别技术的基础上,结合深卷积神经网络(DCNN)学习算法和传输技术,即。VGG-16,提出了研究。由于DCNN应用范围有限,当输入和输出参数发生了变化,有必要重构模型,导致长时间训练的体系结构。因此,迁移学习方法有利于减少数据集的大小。使用不同的数据集构造各种实验已经进行。 The simulation results show that transfer learning is not only suitable for the comparison between the source dataset and the target dataset, but also suitable for two different datasets. The application of small datasets not only reduces the time and cost of dataset generation, but also reduces the training time and the requirement of computing power. From the experimental results, it is quite obvious that the proposed system performed better than the existing speech recognition methods, and its performance is superior in terms of recognition accuracy than the other approaches. SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1093698 DO - 10.1155/2021/1093698 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -