如何在Keras中搭建CNN-LSTM堆叠网络用于声音识别？

我刚搞定一个用于语音识别的混合神经网络模型，采用CNN-LSTM-Dense的串联架构，下面给大伙拆解下整个模型的结构和流程：

双输入层设计 #

模型包含A、B两个输入层，其中核心输入层的细节如下：

• 输入A：设置了100个时间步，每个时间步对应一个64维的特征向量，这个维度设计是为了适配语音信号的时序特性，能完整覆盖一段语音片段的关键特征序列
• 输入B作为辅助输入（可根据具体语音识别任务的需求调整其维度和特征类型），用于补充输入A未覆盖的额外信息

时序局部特征提取（TimeDistributed 1D CNN模块） #

针对输入A的时序特征，我用TimeDistributed包装的1D CNN层来提取每个时间步内的局部特征：

• 该CNN层配置了64个滤波器，每个滤波器的长度为16抽头，这样的配置能精准捕捉每个时间步内特征的局部关联模式，比如语音信号中的短时频谱特征
• 紧接着接入最大池化层，对每个CNN输出的特征图提取单个最大值，既能实现特征降维，又能聚焦每个时间步内的最关键特征信息

时序上下文建模与输出层 #

• 经过CNN池化后的特征会被送入LSTM层，利用LSTM的时序记忆能力，建模不同时间步之间的上下文关联，捕捉语音序列的动态变化规律
• 最后通过Dense（全连接）层完成语音识别任务的最终输出，比如语音分类、语音转文字的字符预测等

内容的提问来源于stack exchange，提问作者陳一寬