基于多尺度全局卷积网络的语音关键词识别方法及系统

本发明公开了基于多尺度全局卷积网络的语音关键词识别方法及系统，涉及语音识别技术领域，包括以下步骤：通过预卷积块对语音信息进行预处理获得初步语音特征；在多尺度特征融合残差模块中，处理初步语音特征同时降低不相关信息对语音特征的干扰；在最终卷积块中，对多尺度特征融合残差模块输出的语音特征进行处理获得最终语音特征；所述最终语音特征经过最大池化层和全连接层后，得到关键词识别结果。本发明中分别在时域与频域中提取更深层次的语音信息，避免不同领域信息之间可能存在的相互干扰；时域全局卷积和频域全局卷积可分别在时域和频域中捕捉语音信息的全局特征，增强模型的全局特征感知能力以学习更丰富的特征表示。