基于机器翻译的日语识别方法研究

李娅; 马琳

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针对日语短时语音识别准确率较低、系统鲁棒性有待提高的问题,研究提出一种基于DBN深度学习的日语识别方法。通过对DBN模型结构和其训练方法进行分析,构建了基于DBN深度学习的日语识别系统,明确了该系统的识别流程,并通过仿真实验对系统性能进行了验证。结果表明,本研究基于DBN深度学习的日语识别方法,具有良好的日语识别效果,相较于传统基于深度学习的HMM模型,在不同时长的日语语音输入序列在识别准确率上,本研究方法的准确率具有明显提升,识别错误率也明显下降。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2021年第10期|178-182|共5页
作者
李娅; 马琳;
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作者单位

西安翻译学院;

西安710105;

中兴通讯有限公司;

西安710002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
人工智能; 人力资源; 数据仓库; 深度森林; 隐语义模型;

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