基于循环神经网络的音素识别研究

发布时间：2018-05-31 05:46

  本文选题：语音识别 + 连接时序分类　； 参考：《微电子学与计算机》2017年08期

【摘要】：基于隐马尔科夫模型(HMM)和循环神经网络(RNN)的HMM-RNN混合模型在语音识别中取得了很大的成功.由于RNN的计算过程本身就是上下文相关的,相邻帧的重合部分增加了整个系统的训练时间.针对上述问题,使用连接时序分类(CTC)来代替HMM跟RNN结合,并在语音分帧过程中去除相邻帧之间的重合部分,使用TIMIT语音数据集,进行音素上的识别任务,并且实验结果表明CTC-BLSTM模型在音素上的识别率要高于HMM-BLSTM混合模型,CTC-BSLTM在去除帧重合后能够大幅提高系统的训练效率并且保证识别率大致相同.
[Abstract]:The HMM-RNN hybrid model based on Hidden Markov model (HMM) and recurrent neural network (RNN) has achieved great success in speech recognition. Because the computing process of RNN itself is context dependent, the coincidence of adjacent frames increases the training time of the whole system. In view of the above problems, the connection time sequence classification (CTC) is used instead of HMM. Combining with RNN and removing the overlap between adjacent frames during the speech segmentation, the TIMIT voice data set is used to recognize the phoneme recognition task, and the experimental results show that the recognition rate of the CTC-BLSTM model on the phoneme is higher than the HMM-BLSTM mixed model. CTC-BSLTM can greatly improve the training efficiency of the system after removing the frame reclosing. And ensure that the recognition rate is approximately the same.
【作者单位】： 武汉理工大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1958524