深度神经网络在维吾尔语大词汇量连续语音识别中的应用

发布时间：2017-10-12 04:30

  本文关键词：深度神经网络在维吾尔语大词汇量连续语音识别中的应用

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【摘要】：研究将深度神经网络有效地应用到维吾尔语大词汇量连续语音识别声学建模中的两种方法:深度神经网络与隐马尔可夫模型组成混合架构模型(Deep neural network hidden Markov model,DNNHMM),代替高斯混合模型进行状态输出概率的计算;深度神经网络作为前端的声学特征提取器提取瓶颈特征(Bottleneck features,BN),为传统的GMM-HMM(Gaussian mixture model-HMM)声学建模架构提供更有效的声学特征(BN-GMM-HMM)。实验结果表明,DNN-HMM模型和BN-GMM-HMM模型比GMM-HMM基线模型词错误率分别降低了8.84%和5.86%,两种方法都取得了较大的性能提升。
【作者单位】： 中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室;新疆师范大学计算机科学技术学院;
【关键词】： 深度神经网络 维吾尔语 GMM-HMM 瓶颈特征
【基金】：新疆师范大学网络信息安全与舆情分析实验室公开项目(WLYQ2012103)资助项目
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 引言现在大部分语音识别技术还是使用隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)来建模语音信号的时序性,高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)来建模一帧短时输入声学语音特征与隐马尔可夫模型每一个状态的匹配程度。声学输入特征主要采用Mel频率倒谱系数(Mel-frequency

【参考文献】

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