基于RNN与MLP的神经网络语音识别对比研究

本文主要探讨了基于神经网络的语音识别技术在2010年的研究进展，针对语音识别系统准确率较低的问题，研究者提出了两种不同的解决方案：一种是通过循环神经网络（RNN，即I55方法）构成的识别模块，另一种则是利用多层感知器（MLP，即JKL方法）构建的识别模块。这两种神经网络在语音识别中的应用，展示了它们在抽象分类和处理语音信号方面的优势。 首先，论文强调了神经网络，特别是RNN和MLP，因其出色的抽象和分类能力，已经成为提高语音识别系统性能的关键工具。RNN，以其在序列数据上的强大处理能力，能够捕捉到语音信号中的时间依赖关系，而MLP则通过多层非线性变换来学习复杂的特征映射，有助于提高识别精度。 特征提取模块是整个系统的核心，它采用线性预测编码（LPC）倒谱编码器将输入语音转化为KL0倒谱空间中的特征曲线，这些曲线提供了对语音内容的有效表示，有助于降低模型复杂性和优化识别性能。这一过程减少了噪声影响，使得模型更容易聚焦于关键的语音特征。 实验部分比较了RNN（I55方法）和MLP（JKL方法）在识别准确率上的差异。结果显示，JKL方法在语音识别任务中表现优于I55方法，达到了HMN的高准确率，这可能归因于MLP的多层结构和更广泛的特征学习能力。 本文还提及了语音识别系统的架构，包括特征提取模块和识别模块的协作，以及神经网络在识别模块中的应用。图$展示了整个系统的结构，特征提取模块负责预处理和特征提取，而识别模块则利用神经网络对特征曲线进行分析，最终确定对应的单词。 这篇论文深入探讨了神经网络技术在语音识别领域的实际应用，特别是在解决传统系统准确率不足的问题上，展示了RNN和MLP的不同优势，以及它们在特征提取和识别过程中的重要作用。通过实验验证，证明了多层感知器（JKL方法）在特定任务中可能提供更高的识别性能，为后续的语音识别研究和实践提供了有价值的参考。