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随着科技的发展，语音识别作为人机交互的重要接口，已经被广泛研究，很多商用系统也取得了巨大的成功。互联网信息呈指数增长的今天，如何利用这些数据更好及更快的为人类服务已经成为研究的热点，海量的语音数据的分析识别更是研究的重中之重。近年来深 10 度学习模型的广泛发展和计算能力的大幅提升对语音识别技术的提升起到了关键作用。本文立足于语音识别与深度学习理论紧密结合，针对如何利用深度学习模型搭建区分能力更强鲁棒性更强的声学模型的问题，分别采用了深度神经网络和卷积神经网络与隐马尔科夫模型联合训练声学模型，通过 GMM-HMM、DNN-HMM、CNN-HMM 模型的对比，得出 DNN-HMM 和 CNN-HMM 模型在音素错误率上有 12.77%和 15.01%的降低。
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