基于深度学习的语音识别技术现状与展望

发布时间：2018-07-05 21:03

  本文选题：深度学习 + 深度神经网络　； 参考：《数据采集与处理》2017年02期

【摘要】：首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍。然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展。这一部分内容主要分成以下5点进行介绍:声学模型训练准则,基于深度学习的声学模型结构,基于深度学习的声学模型训练效率优化,基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别。最后就基于深度学习的语音识别未来可能的研究方向进行展望。
[Abstract]:First of all, the history of the development of in-depth learning and the concept of a brief introduction. Then the research progress of speech recognition based on deep learning in recent years is reviewed. This part is mainly divided into the following five points: acoustic model training criteria, acoustic model structure based on depth learning, optimization of acoustic model training efficiency based on depth learning. Speaker adaptation based on depth learning and end to end speech recognition based on depth learning. Finally, the possible future research direction of speech recognition based on deep learning is prospected.
【作者单位】： 中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室;
【基金】：安徽省科技重大专项(15czz02007)资助项目 国家重点研发计划(2016YFB1001300)资助项目
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2101784