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摘要：本发明涉及语音识别的技术领域，公开了一种基于深度学习的语音识别和人机交互系统及方法。本发明首先获取初始语音信号，对初始语音信号进行预处理，得到处理后的语音信号；其次根据处理后的语音信号得到时域信号，根据时域信号计算得到帧的能量集合、梅尔倒谱系数集合和二阶差分集合，组成梅尔倒谱系数特征集合；再训练CNN神经网络和RNN神经网络分别得到声学模型和语言模型，对语音进行识别；根据语音识别结果生成初始语音识别文本，对初始语音识别文本进行预处理和词向量转换，计算相似度，最后根据相似度输出回复文本，实现人机交互。本发明通过对语音信号进行处理达到语音识别和人机交互目的，方法客观且准确。
主权项：1.一种基于深度学习的语音识别和人机交互方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取语音音频，生成初始语音信号，对所述初始语音信号分别进行语音信号预加重、语音信号分帧加窗、语音信号降噪和端点检测处理后，得到处理后的语音信号；S2、对所述处理后的语音信号进行短时傅里叶变换，得到时域信号，基于时域信号计算得到帧的能量集合、梅尔倒谱系数集合和二阶差分集合，结合帧的能量集合、梅尔倒谱系数集合和二阶差分集合组成梅尔倒谱系数特征集合；S3、训练CNN神经网络和RNN神经网络，分别得到CNN神经网络模型和RNN神经网络模型，将CNN神经网络模型作为声学模型，将RNN神经网络模型作为语言模型，所述梅尔倒谱系数特征集合基于声学模型和语言模型进行语音识别，得到语音识别结果；S4、根据所述语音识别结果生成初始语音识别文本，对初始语音识别文本进行预处理和词向量转换，得到语音识别词向量，根据语音识别词向量计算相似度，通过比较相似度输出回复文本，实现人机交互。
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百度查询： 北京创世漫道科技有限公司 一种基于深度学习的语音识别和人机交互系统及方法
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