LSTM 低频和高频分类

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络，它通过门结构来实现对信息的增加或删除。\[1\]而低频和高频分类是指在语音特征提取中，根据人类听觉感知的特点，将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中。这样可以更好地模拟人类听觉系统的处理特点，提高语音识别的准确率。\[2\]在LSTM中，通过学习长期依赖信息，可以解决RNN中的长期依赖问题，从而在预测下一个词语等任务中取得成功。\[3\]因此，LSTM在语音识别和其他许多问题上都得到了广泛的应用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类](https://blog.csdn.net/qq_40276310/article/details/109248949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [TensorFlow学习DAY12语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型](https://blog.csdn.net/weixin_41759832/article/details/105005187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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