MFSC系数特征局部有限权重共享CNN语音识别

发布时间：2018-05-04 17:47

  本文选题：卷积神经网络 + 局部权重共享　； 参考：《控制工程》2017年07期

【摘要】：针对传统语音识别应用中识别效果不理想的问题,提出一种基于美尔谱系数(MFSC)特征的有限局部权重共享卷积神经网络(CNN)语音识别。首先,借鉴图像处理中对输入图像信息的处理方式,构建语音信号的二维阵列特征映射输入形式,每个映射表示为含静态数据、一阶导数、二阶导数的MFSC系数特征,便于应用图像处理方式进行识别;其次,引入图像处理的卷积神经网络,并且针对语音信号特征的局部特性,构建有限局部权重共享卷积神经网络学习算法,提高语音信号辨识度并降低算法复杂度;最后,通过实验对所提算法进行验证,并且给出算法参数变化影响实验,为具体应用提供依据。
[Abstract]:Aiming at the problem that the recognition effect is not satisfactory in traditional speech recognition applications, a limited local weight shared convolution neural network (CNN) speech recognition based on the Mell-spectrum coefficient (MFSC) feature is proposed. First of all, the input form of two-dimensional array feature map of speech signal is constructed by referring to the processing method of input image information in image processing. Each map is expressed as MFSC coefficient feature with static data, first derivative and second derivative. Secondly, we introduce the convolution neural network of image processing, and construct a learning algorithm of shared convolution neural network with finite local weight according to the local characteristics of speech signal. Finally, the proposed algorithm is verified by experiments, and the experimental results are given to provide the basis for practical application.
【作者单位】： 西安培华学院中兴电信学院;西安科技大学计算机科学与技术学院;西安电子科技大学电子工程学院;
【基金】：陕西省教育科学十三五规划2016年度规划课题(SGH16H258)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1843982