一种基于层次结构深度信念网络的音素识别方法

发布时间：2018-11-08 12:49

【摘要】：针对现有音素识别系统识别准确率不高、建模方法表征能力不强且易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于层次结构深度信念网络(deep belief network,DBN)的音素识别新方法.该方法由基于层次结构DBN的瓶颈特征以及基于DBN的音素分类器两部分组成:其中的瓶颈特征能够充分利用DBN能够处理长时段语音、监督性的提取方法等特性;而基于DBN的音素分类器则具有更强的建模和表征能力.因此,将两者结合在一起能够在提取低维、监督性特征的同时,利用DBN更加有效地对音素后验概率进行识别.在TIMIT数据库上进行的实验结果表明,所提出的音素识别方法在识别正确率上相对于以往音素识别系统有较大提高.
[Abstract]:A new phoneme recognition method based on the hierarchical depth belief network (deep belief network,DBN) is proposed to solve the problems such as the low recognition accuracy of the existing phoneme recognition system, the weak representation ability of the modeling method and the easy to fall into the local optimal solution. The method consists of two parts: bottleneck feature based on hierarchical DBN and phoneme classifier based on DBN. The bottleneck feature can make full use of the features of DBN which can deal with long period speech and supervised extraction method. The phoneme classifier based on DBN has better modeling and representation ability. Therefore, the combination of the two can extract low-dimensional and supervised features, and use DBN to recognize the posterior probability of phoneme more effectively. The experimental results on TIMIT database show that the proposed phoneme recognition method is more accurate than the previous phoneme recognition system.
【作者单位】： 电子工程学院404教研室;安徽省电子制约技术重点实验室;科大讯飞公司;77108部队52分队;
【基金】：国家自然科学基金(No.61272333) 安徽省自然科学基金(No.1208085MF94,No.1308085QF99)资助
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2318554