基于深度学习的蒙古语语音识别声学模型研究

发布时间：2020-05-15 14:11

【摘要】：声学模型作为蒙古语语音识别系统核心模块之一,其性能好坏直接影响最终系统的识别效果。本文针对蒙古语语音识别系统中声学建模、模型优化以及训练效率等问题,围绕基于深度学习技术的声学建模方法进行了研究。首先,本文通过分析时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN)和前馈型序列记忆网络(Feed-forward Sequential Memory Network,FSMN)的基本理论、模型架构,首次提出了一种新型TDNN-FSMN混合网络模型,并将其应用到蒙古语语音识别声学模型中。实验结果表明TDNN-FSMN混合模型相比单个TDNN以及FSMN模型都有了一定的性能提升。其次,本文通过分析时延神经网络-长短时记忆神经网络(TDNN-Long Short Term Memory,TDNN-LSTM)混合模型结构,将其应用到蒙古语语音识别声学建模任务中,结果表明TDNN-LSTM混合模型对蒙古语语音识别有较大的性能提升。为进一步提升蒙古语语音识别系统性能,本文分析注意力机制模型(Attention Model,AM)的结构特点,提出AM-TDNN-LSTM混合模型结构,并应用于蒙古语语音识别声学模型中。实验结果表明,相比TDNN-LSTM混合模型,基于AMTDNN-LSTM混合模型词错误率明显降低且解码速度更快。最后,本文通过研究一种去网格最大互信息准则作为目标函数的链式模型训练方法,将其应用于蒙古语语音识别声学模型训练中,与传统的基于交叉熵准则的训练方法相比,解码速率提升1.3倍且识别词错误率相对更低。本文采用基于AM-TDNN-LSTM混合模型和链式模型训练方法的蒙古语语音识别系统单词错误率为7.25%,与基线深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型相比相对降低46.4%,基本达到了实用水平。
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN912.34

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