基于一维卷积神经网络的车载语音识别研究

发布时间：2018-05-08 17:55

  本文选题：卷积神经网络 + 语音识别　； 参考：《微电子学与计算机》2017年11期

【摘要】：针对卷积神经网络(convolution neural networks,CNNs)是二维结构,不能很好地反映出语音信号的一维特性,因此,提出使用一维模型进行语音识别研究.其通过卷积核在时间轴上的移动,在保留频带相关性的同时可以更好的满足语音信号的时变性,进而提高识别性能.最后进行了车载语音识别对比实验,结果表明一维卷积神经网络的识别率较二维卷积神经网络提高了约10%~20%,在噪声环境下的泛化性能也明显优于后者.
[Abstract]:Convolution neural networks are two dimensional structures, which can not well reflect the one-dimensional characteristics of speech signals. Therefore, a one-dimensional model for speech recognition is proposed. By moving the convolution kernel on the time axis, it can better satisfy the time-varying of speech signal while preserving the correlation of frequency band, and then improve the recognition performance. The results show that the recognition rate of one-dimensional convolutional neural network is about 100.20% higher than that of two-dimensional convolution neural network, and the generalization performance of one-dimensional convolutional neural network is better than that of the latter.
【作者单位】： 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61271352,61401002) 安徽省自然科学基金(1408085QF125) 安徽省科技攻关_7警项目(1501b04220)
【分类号】：TN912.34;TP183

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本文编号：1862405