深度学习中文语音识别系统源码与文档

资源摘要信息:"Python实现基于深度学习的中文语音识别系统源码+文档说明（毕业设计）.zip"文件包含了构建一个中文语音识别系统所需的所有源代码和文档说明。该系统主要由声学模型和语言模型两大部分组成，均基于神经网络技术构建。 在声学模型部分，包含了以下几个关键文件和模型： 1. acoustic_model文件夹下的cnn_with_full.py文件，这个文件提供了一个可以直接运行的中文语音识别系统的框架，建议直接运行此文件进行模型训练和测试。 2. gru_ctc_am.py文件，该文件包含了GRU-CTC（门控循环单元-连接时序分类）结构的中文语音识别模型。GRU是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。CTC是一种损失函数，用于解决序列标注问题，特别是标签不对应于输入长度的情况。 3. cnn_ctc_am.py文件，这是基于科大讯飞DFCNN（深度全卷积网络）的CNN-CTC结构的中文语音识别模型。DFCNN是一种特殊的卷积神经网络（CNN），通过对网络结构进行改进，相较于传统的GRU模型，对声音信号的特征提取能力更强。 4. cnn_with_fbank.py文件，这个文件完全使用DFCNN框架搭建声学模型，将部分卷积层改为inception结构，并使用频谱图（时频图）作为输入，对声音信号进行特征提取。 5. cnn_with_full.py文件，这个文件新增了使用pulse版数据集的模型，建议直接训练该模型。pulse版数据集是语音识别领域常用的数据集之一，它为模型提供了大量高质量的训练样本。 在语言模型部分，包含了language_model文件夹下的CBHG_lm.py文件，该文件实现了基于CBHG（卷积-双向RNN-门控循环单元堆叠）结构的语言模型。CBHG结构是一种综合了卷积神经网络和循环神经网络优势的模型结构，它在谷歌的语音合成系统中被证明是非常有效的。在本项目中，它被移植过来作为基于神经网络的语言模型，用于捕捉和生成自然语言中的语义和语法结构。 整体上，该项目提供了构建一个基于深度学习的中文语音识别系统所需的所有组件和工具。它不仅包括了两个主要的模型架构，还提供了相应的训练数据和运行脚本，使得用户可以较为方便地进行模型训练和测试。 文件名称列表中的"主-master"部分可能指向了项目的主分支或主版本，暗示了该项目的源代码是按照主版本管理模式进行组织和更新的。 此项目是针对毕业设计的需求而构建，不仅为学生提供了实现深度学习中文语音识别系统的具体实现和实践机会，也为相关领域的研究人员和工程师提供了参考和学习材料。此外，该项目的源代码和文档说明的发布，有助于推动中文语音识别技术的发展，为中文语音技术的应用推广提供了重要的技术支持。