关于该资源的详细描述，请参考博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/123979166

本文主要介绍如何使用python搭建一个：基于TensorFlow的语音识别系统。 本文主要分为3部分： - 1、项目数据集介绍。 - 2、项目功能及相关代码展示。 - 3、项目完整下载地址。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

研一机器学习作业卷积神经网络

1、维特比详细算法描述见文章：https://blog.csdn.net/snowman898/article/details/123398514?spm=1001.2014.3001.5501 2、代码为该文章的具体代码实现

适用于Turbo、LDPC迭代译码中最经典的BCJR算法，可作为Turbo、LDPC译码的核心算法支撑

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三维卷积 (3D CNN) 素材数据

BCC卷积码的维特比译码算法_matlab_demo 自己参照原理写的维特比译码算法 对（2,1,7）217卷积码数据进行加高斯白噪声，对比不同信噪比下的维特比译码误比特率 使用：在matlab直接跑CC_SimTest.m可运行

使用：C文件和数据文件需在同一目录，需自己建立工程跑 应用：802.11wifi协议的(133,171)卷积码解码，根据待译码数据算出路径度量，选择最佳的路径进行回溯译码。使用的是硬解码

在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。