为什么双向RNN主要用于语音识别

双向RNN主要用于语音识别是因为语音信号是一种时序信号，具有时间上的依赖关系，而双向RNN可以更好地捕捉时序信号中的上下文信息，从而提高语音识别的准确性。双向RNN可以同时利用前向和后向的信息来预测当前的输出，因此可以更全面地分析语音信号的特征，包括声学特征和语言特征。此外，双向RNN还可以通过学习上下文信息来降低语音信号中的噪声和变化，从而提高语音识别的鲁棒性和稳定性。因此，在语音识别领域，双向RNN已经成为一种广泛应用的深度学习模型。