有可能是神经网络在语音识别中所需要的计算量较大，同时需要大量的训练数据和长时间的训练过程。同时，传统方法通常结合了领域知识和先验信息，因此其准确性可能更高。但是，针对神经网络在语音识别中的问题，可以尝试以下几点建议：1）使用更高级的神经网络架构，例如卷积神经网络、循环神经网络等；2）对训练数据进行预处理，如频率范围、噪声处理等；3）使用更大规模的训练数据，并采用更加高效的训练方法；4）结合领域知识和特定场景信息优化神经网络模型。希望能对你有所帮助。
为什么神经网络在语音识别中效果不如传统方法？
我一直在尝试使用神经网络进行语音识别，但是发现它的效果总是不如传统方法。无论我调整神经网络的参数如何，毕竟传统方法的准确性更高。请问可能是我哪里用错了吗？是否有其他的技巧或建议能够改善神经网络的语音识别效果？非常感谢！
提问时间：2023-10-16 16:20:49
编辑时间：2023-10-16 16:20:51
提问者：
Electric_Spirit
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4回答时间：2023-10-16 16:20:54
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