基于深度学习的移动端语音识别系统设计
【摘要】 随着深度学习技术研究的深入，语音识别同样已经完成了从传统模型到深度学习的过渡，本文主要实现移动端离线状态下的语音识别并提高语音识别的精度。文中采用深度学习的方式，将在电脑上训练好的模型移植到树莓派3b+上进行语音识别操作。项目整体结构可以分为声学模型及语言模型两个部分，同语音识别中其他主流模型进行对比测试后，得到的结论是声学模型的编码器部分都适合移植于嵌入式端，在成本远低于市Transformer场上既有语音识别产品的情况下，识别效果和速度都非常接近。
