深层神经网络语音识别自适应方法研究

发布时间：2018-07-10 17:58

  本文选题：语音识别 + 声学模型自适应　； 参考：《计算机应用研究》2016年07期

【摘要】：为了解决语音识别中深层神经网络的说话人与环境自适应问题,从语音信号中的说话人与环境因素的固有特点出发,提出了使用长时特征的自适应方案。基于高斯混合模型建立说话人—环境联合补偿模型,对说话人与环境参数进行估计,将此参数作为长时特征,将估计出来的长时特征与短时特征一起送入深层神经网络进行训练。Aurora4实验表明,该方案可以有效地对说话人与环境因素进行分解,并提升自适应效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of speaker and environment adaptation of deep neural network in speech recognition, an adaptive scheme using long term features is proposed based on the inherent characteristics of speaker and environment factors in speech signal. Based on the Gao Si hybrid model, the speaker and environment parameters are estimated, which is regarded as a long term feature. The experiment shows that the proposed scheme can decompose the speaker and environment factors effectively and improve the adaptive effect by sending the estimated long time feature and short time feature together into the deep neural network to train. Aurora4 experiment shows that the proposed scheme can effectively decompose the speaker and environment factors and improve the adaptive effect.
【作者单位】： 清华大学电子工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61075020,61473168)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2114194