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深度神经网络驱动大规模声学模型训练的技术突破与实践创新.docx

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    深度神经网络驱动大规模声学模型训练的技术突破与实践创新

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着信息技术的飞速发展，语音技术作为人机交互的关键领域，受到了广泛的关注和深入的研究。语音识别、语音合成等技术在智能家居、智能客服、辅助医疗、自动驾驶等诸多领域的应用日益广泛，为人们的生活和工作带来了极大的便利。而声学模型作为语音技术的核心组成部分，其性能的优劣直接影响着整个语音系统的表现。

    早期的声学模型主要基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）和隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）等传统方法。这些方法在处理语音信号时，需要依赖大量的人工特

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