分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)
      • 基本描述
      • 模型结构
      • 设计过程
      • 参考资料

基本描述

传统的语音识别技术,主要在隐马尔可夫模型和高斯混合模型两大”神器“的加持之下,取得了不错的成绩。但是深度学习算法后来者居上,节省了原先耗费在特征提取上的时间,甚至可以直接进行端到端的语音识别任务。本文基于MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络语音分类。实施步骤:

  • 第1步:加载音频文件
  • 第2步:从音频中提取功能
  • 第3步:转换数据以在我们的深度学习模型中传递它
  • 第4步:运行深度学习模型并获得结果

模型结构

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)_第1张图片

  • 对于序列输入,指定一个输入大小与输入数据匹配的序列输入层。 为确保网络支持训练数据,将 MinLength 选项设置为训练数据中最

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