@vchc

Вряд ли вам можно конкретно чем-то помочь досконально не разбираясь в теории.
Я не специалист по LSTM, но при использовании любой нейронной сети всегда возникает вопрос:
Достаточна ли топология сети для классификации нужных классов с заданными параметрами точности. Очевидно вы не можете взять сеть с 10-ю элементами и качественно разделить, например, тысячу классов.
Второй вопрос, представительны ли сами по себе MFCC признаки для достаточно оптимального разделения языков. Я так понимаю задача должна решаться таким способом? Собственно ответы на эти два вопроса скорее всего и обозначат проблему.
Проверяйте сам алгоритм реализации LSTM на тестовом известном примере, чтобы исключить ошибки.
Далее корректируйте топологию сети в соответствии с рекомендация построения топологий LSTM в разрезе данной задачи.

Вернуться к обсуждению:
Рекуррентная НС для распознавания речи Искусственный интеллект

0