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申请/专利权人：安徽信息工程学院
摘要：本发明涉及语音识别技术领域，具体涉及基于注意力机制的CRNN网络在麦克风唤醒中应用方法，该方法包括，建立端到端神经网络模型，网络模型由卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制构成，输入特征经过卷积神经网络后得到输出特征，再经过循环神经网络计算各个时间步的隐藏状态，注意力机制选择更可能包含关键词的语音部分。本发明通过建立端到端的神经网络模型，将语音特征表示为更高维度的特征表示，并使用注意力机制选择更可能包含关键词的语音部分，并通过线性变换和softmax函数生成概率分布，实现关键词的识别，实现了小体积、高识别率的多分类KWS系统，并将其应用于麦克风唤醒控制中。
主权项：1.基于注意力机制的CRNN网络在麦克风唤醒中应用方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立端到端神经网络模型，网络模型由卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制构成；S2、输入特征经过卷积神经网络后得到输出特征，再经过循环神经网络计算各个时间步的隐藏状态；S3、注意力机制选择更可能包含关键词的语音部分，同时忽略不相关的部分，计算每一个输入位置与当前输出位置的关联性；S4、通过线性变换和softmax函数生成概率分布，实现关键词的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽信息工程学院 基于注意力机制的CRNN网络在麦克风唤醒中应用方法
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