基于深度学习的语音识别技术研究及其在空调上的应用

论文摘要

针对人工智能领域开展语音识别技术研究及空调应用开发,采用麦克风阵列技术,通过独有的低功耗唤醒和识别双引擎技术、基于混合深度学习模型的语音识别算法、融合自适应远场降噪技术等,抑制环境噪声并进行人声增益、声源定位和波速形成,实现高准确率远场语音识别和强可靠性运作。

论文目录

• 1 语音识别原理介绍
• 2 空调语音识别系统主要性能指标及关键技术设计
•   2.1 空调语音系统主要性能指标
•   2.2 语音识别关键技术设计研究
•     2.2.1 关键技术点1：超低功耗独立唤醒引擎加高质量识别双引擎技术研究
•     2.2.2 关键技术点2：混合深度学习模型的语音识别技术研究
•     2.2.3 关键技术点3：自适应远场语音信号降噪处理技术研究
•     2.2.4 关键技术点4：基于离线神经网络以及空调场景的误识别抑制技术研究
• 3 麦克风阵列设计
•   3.1 麦克风选型参数设计
•   3.2 麦克风阵列声学设计要求
• 4 语音识别整机应用性能测试与结果分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 毛跃辉

关键词: 语音识别,双引擎模式,自适应降噪,空调误识别抑制,空调应用

来源: 家电科技 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,电信技术,自动化技术

单位: 珠海格力电器股份有限公司

分类号: TN912.34;TP181;TM925.12

DOI: 10.19784/j.cnki.issn1672-0172.2019.04.004

页码: 54-58

总页数: 5

文件大小: 2248K

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