资源稀缺蒙语语音识别研究

发布时间：2018-03-29 10:31

  本文选题：资源稀缺　切入点：多语言深度神经网络　出处：《计算机科学》2017年10期

【摘要】：随着语音识别技术的发展,资源稀缺语言的语音识别系统的研究吸引了更广泛的关注。以蒙语为目标识别语言,研究了在资源稀缺的情况下(如仅有10小时的带标注的语音)如何利用其他多语言信息提高识别系统的性能。借助基于多语言深度神经网络的跨语言迁移学习和基于多语言深度Bottleneck神经网络的抽取特征可以获得更具有区分度的声学模型。通过搜索引擎以及网络爬虫的定向抓取获得大量的网页数据,有助于获得文本数据,以增强语言模型的性能。融合多个不同识别结果以进一步提高识别精度。与基线系统相比,多种系统融合的识别绝对错误率减少12%。
[Abstract]:With the development of speech recognition technology, the research of speech recognition system with scarce resources has attracted more and more attention. This paper studies how to use other multilingual information to improve the performance of recognition system under the condition of scarcity of resources (such as only 10 hours of tagged speech). Extracting features based on multilingual depth Bottleneck neural network can obtain a more discriminative acoustic model, and a large amount of web data can be obtained by searching engine and web crawler's directional crawling. It is helpful to obtain text data to enhance the performance of the language model, and to fuse multiple different recognition results to further improve the recognition accuracy. Compared with the baseline system, the recognition absolute error rate of multi-system fusion is reduced by 12 steps.
【作者单位】： 山东财经大学系统科学与信息处理研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61305027) 山东省自然科学基金(ZR2011FQ024) 山东省高等学校科技计划(J17KB160)资助
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1680743