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針對目前智能計(jì)算機(jī)及大規(guī)模數(shù)據(jù)的發(fā)展，依據(jù)大腦處理語音、圖像數(shù)據(jù)方法的deep learning技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)的語音識別技術(shù)對特征篩選的人工技能要求高，而且準(zhǔn)確率低。deep learning技術(shù)是應(yīng)用于音頻信號識別，模仿大腦的語音信號學(xué)習(xí)、識別的模式。在音頻信號處理的過程中，運(yùn)用deep learning進(jìn)行音頻數(shù)據(jù)的特征提取和訓(xùn)練，將大幅度提高音頻信號識別的準(zhǔn)確性。
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