抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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社会がインターネット情報技術の発展によって情報化の時代に入るとき,人々は,作業,研究,および寿命における人工知能の環境から分離不能であった。今日,ライフにおけるすべての種類の機器は,ネットワーク化および知能に向けて指向され,また,動作モードは,タッチボタンから音声コマンド制御のようなより高度な制御方法へと変化した。したがって,家族における知的音声認識の要求に関して,深層学習技術に従って,音声特徴認識と採用されたDNN-HMMに基づく音響モデルを,本論文で設計して,そこで,ノイズを,根底にあるネットワークを通してフィルタリングし,そして,高レベルネットワークを採用して,音声特徴を抽出した。さらに,改良アルゴリズムを通して,線形ユニットを用いて,より良い性能を得るために非線形活性化関数を置き換えた。そのうえ,論文における研究内容を実験した後に,深い信念ネットワークと深い自動エンコーダモデルを特徴訓練にかけ,音声認識システムモデルの音声認識精度が設計要求に達したことを証明した。言い換えれば,論文における研究内容は,家庭のスマートホーム音声認識のニーズを満たして,人々のニーズを満たすスマートホームを設計する努力をした。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】