【摘 要】
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最近随着物联网,智能家电等的兴起,在嵌入式端实现语音识别的需求变得越来越多.另一方面,深度学习及机器学习飞速发展大大增加了语音识别的准确率和可靠性.本文以典型的ARM S
【机 构】
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230027,中国科学技术大学 安徽 合肥215000,苏州大学附属中学 江苏 苏州;
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最近随着物联网,智能家电等的兴起,在嵌入式端实现语音识别的需求变得越来越多.另一方面,深度学习及机器学习飞速发展大大增加了语音识别的准确率和可靠性.本文以典型的ARM Soc:BCM 2837作为平台,使用deepspeech2网络构建了一个基于深度神经网络的语音识别系统,以此验证深度语音识别神经网络在嵌入式系统的可行性.并且利用Soc上的GPU,对语音识别的数据预处理和深度神经网络中的卷积,全连接等运算加速,极大提高了语音识别的速度.
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