Python 深度学习实战：语音识别_语音识别实战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

语音识别(Speech Recognition)是人工智能领域的一个重要研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，语音识别也逐渐成为人工智能领域的一个热门方向。 计算机在处理语音数据时，需要对声波做特征提取、建模以及识别。目前主流的方法是基于神经网络结构进行端到端训练，这种方法训练速度快、准确率高，但是缺乏人们直观感受到的“真”语音识别过程，所以仍存在较大的局限性。因此，深度学习在语音识别领域的应用已经逐渐被广泛认可。 本文将介绍如何使用Python语言和TensorFlow框架实现简单的端到端深度学习模型——卷积神经网络（CNN）进行语音识别任务。这个模型可以用于电话或者语音助手等多种场景的语音识别。

2.核心概念与联系

2.1 什么是卷积神经网络？

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN），是一种深度学习模型，由多个卷积层和池化层组成，是一种能够对图像、视频、文本甚至声音进行分类、检测和预测的神经网络。它主要用于解决计算机视觉领域中的图像识别、目标检测、图像分割等问题。

2.2 为什么要用卷积神经网络进行语音识别？

卷积神经网络对于语音识别任务的成功，主要归功于以下两个方面。

1. 数据量大：CNN采用了相当多的训练数据，可以进行更加复杂的特征提取，从而有效地学习到语音相关的特征。

2. 时变特性：卷积网络能够捕捉到时变特性，即声音随时间的变化情况。这样，即使传统的Mel滤波器无法捕捉到长期的时间