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基于迁移学习的鲁棒语音识别声学建模方法

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为了提高噪声环境下语音识别系统的鲁棒性,本文提出了一种基于迁移学习的声学建模方法.该方法用干净语音的声学模型(老师模型)指导带噪语音的声学模型(学生模型)进行训练.学生模型在训练过程中,尽量使其逼近老师模型的后验概率分布(软标签).学生模型和老师模型间的后验概率分布差异通过相对熵(KL Divergence)加以最小化.据CHME-2数据集上的实验结果表明,本文所提方法的平均词错误率(WER),与基线相比,绝对下降了7.29％:与CHiME-2竞赛的第一名相比,绝对下降了3.92％.

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来源
《第十四届全国人机语音通讯学术会议》|2017年|1-6|共6页
会议地点江苏连云港
作者
Jiangyan Yi; 易江燕; Jianhua Tao; 陶建华; Bin Liu; 刘斌; Zhengqi Wen;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音识别与设备;
关键词
语音识别; 噪声环境; 鲁棒性; 声学建模; 迀移学习;

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