基于卷积神经网络的连续语音识别

发布时间：2017-06-11 10:04

  本文关键词：基于卷积神经网络的连续语音识别，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强.
【作者单位】： 中国科学院语言声学与内容理解重点实验室;
【关键词】： 卷积神经网络 连续语音识别 权值共享 聚合 泛化性
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11161140319,91120001,61271426) 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06030100,XDA06030500) 国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA012503) 中国科学院重点部署项目(KGZD-EW-103-2)
【分类号】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 语音识别是人机交互的一项关键技术,在过去的几十年里取得了飞速的进展.传统的声学建模方式基于隐马尔科夫框架,采用混合高斯模型(Gaussian mix-ture model,GMM)来描述语音声学特征的概率分布.由于隐马尔科夫模型属于典型的浅层学习结构,仅含单个将原始输入信号转换到特定问题

【二级参考文献】

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