为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

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晶格中的声学波中相邻原子都沿同一方向振动。光学波中,原胞中不同的原子相对地作振动。 当波长比原胞线度大得多时,两支格波各自的特点更加显著。 长声学波反映了原胞质心的振动 长光学波中,原胞的质心保持不动 如果晶体由正负两种离子组成

第1节 声音的基本性质 第2节 声的计量 第3节 声音在户外的传播 第4节 声音在围蔽空间内的传播 第5节 人的听觉特性 第6节 噪声对人的影响

一、理解波动方程的物理意义，并会计算有关问题。 二、理解波的叠加原理和波的干涉。 三、了解声学的基本概念，理解声强、声强级的物理意义和多普勒效应，了解超声波的特性和在医学中的应用。 第二节 波动学基础 第三节 声学基础 第四节 多普勒效应

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