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基于语音识别的多模态人机交互系统关键技术研究

         

摘要

为了降低多模态人机交互系统在语音识别中的误差,研究提出了一种基于一维向量卷积神经网络(1-Dimensional Convolution Neural Network, 1DCNN)的英语语音识别技术,并提出语音去噪方法,以此构建多模态人机交互系统。在1DCNN算法的性能分析中显示,研究采用的1DCNN算法损失值较小,且在训练中的误差值在0.005以内。此外在多模态人机交互系统的测试中显示,系统能够有效处理噪声信号,并且在不同情绪语音鉴别中的准确率较高,同时针对混合英语语音的鉴别准确率也在90%以上。以上结果表明,采用1DCNN算法能够有效提升多模态人机交互系统的语音识别和处理能力,为多模态人机交互的普及提供了设计方向,并为交互技术的未来发展提供理论支持。

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