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基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip基于卷积神经网络的语音识别声学模型的项目源码.zip 声学模型介绍 1) DCNN-CTC声学模型介绍 该模型主要是在speech_model-05上进行修改，上述模型主要使用DCNN-CTC构建语音识别声学模型，STcmds 数据集也是仿照该模型进行修改，最后实验结果如上图所示； 2) MCNN-CTC声学模型介绍 该模型主要是在speech_model_10 脚本上进行实验，最终实验结果可在上图2）所示结果，最终MCNN-CTC总体实验结果相较于DCNN-CTC较好； 3) DenseNet-CTC声学模型介绍 上述模型主要是在 DenseNet上进行实验，最终实验在Thchs30数据集结果可以达到接近30%左右的CER，具体实验可以自己付尝试一下; 4) Attention-CTC声学模型 此模型主要在DCNN-CTC基础上，在全连接层进行注意力操作，最终结果相较于其他结果相较于DCNN-CTC可能有提升，具体可以参看speech_model_06脚本；

针对目前发票自动分类方法对发票类型分类准确率不高的问题，提出了一种改进的AlexNet网络对发票类型进行快速高效的自动识别方法，在AlexNet的基础上对其参数进行改进，在大型数据集ImageNet上对网络进行训练，将训练好的AlexNet网络前五层作为特征提取器，对AlexNet提取的特征进行分类识别，最后在实验中采用不同的交叉验证方法，并与改进前的AlexNet网络分类结果进行比较。结果表明，提出方法的准确度达到98％的分类精度，高于传统AlexNet分类器的85%。目前系统已开始试用，并且性能稳定，满足了发票系统的业务需要。

包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。 代码中包含3D卷积神经网络和支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最邻近（KNN）这三个机器学习算法。可以随意组合为3DCNN-SVM、3DCNN-RF、3DCNN-KNN。代码清晰，便于理解。也可单独训练3DCNN或者机器学习。

captchas_extract_recongnize 4位字母数字混合的验证码识别（可以扩展识别位数）

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