一种面向家居口语环境的神经网络语音识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种面向家居口语环境的神经网络语音识别方法及系统，该方法包括：模型构建：在深度神经网络中加入长短期记忆网络，构建组合神经网络DNN‑LSTM模型；对采集的语音数据集预处理，得到特征向量集，并将特征向量集作为所述DNN‑LSTM模型的输入进行迭代训练，训练至最优声学模型；将一个未知语种的输入语音信号，经过训练后的DNN‑LSTM模型，分别得到中文输出概率向量集和英文输出概率向量集；根据所述中文输出概率向量集和英文输出概率向量集进行语种匹配，并输出判断结果；本发明能够快速准确的识别家居场景下说话人的内容，可以广泛应用于实际家居场景。