深度学习在语音识别中的研究进展综述

发布时间：2018-10-31 20:33

【摘要】：在当今的大数据时代里,对于处理大量未经标注的原始语音数据的传统机器学习算法,很多都已不再适用。与此同时,深度学习模型凭借其对海量数据的强大建模能力,能够直接对未标注数据进行处理,成为当前语音识别领域的一个研究热点。主要分析和总结了当前几种具有代表性的深度学习模型,介绍了其在语音识别中对于语音特征提取及声学建模中的应用,最后总结了当前所面临的问题和发展方向。
[Abstract]:In the era of big data, many traditional machine learning algorithms for processing unlabeled raw speech data are no longer applicable. At the same time, depth learning model, with its powerful modeling ability to massive data, can process unlabeled data directly, which has become a research hotspot in the field of speech recognition. This paper mainly analyzes and summarizes several representative depth learning models, introduces their applications in speech feature extraction and acoustic modeling in speech recognition, and finally summarizes the current problems and development directions.
【作者单位】： 东北电力大学自动化工程学院;中国航空规划设计研究总院有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61403075) 吉林省科技发展计划资助项目(20150414051GH)
【分类号】：TN912.34;TP181

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本文编号：2303455