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基于嵌入式片上系统的语音识别系统设计

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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。

陈翊辉、俞徐诚

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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

机器学习 语音识别 嵌入式

2019

数字化用户

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ISSN:
年,卷(期):2019.25(8)
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