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采用DBN的TV改进方法在语种识别中的应用

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近年来基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的全差异空间建模方法(Total Variability,TV)在语种识别领域得到了广泛研究.本文提出了一种基于DNN的改进TV方法,既利用了DNN对数据的音素状态对齐效果,又充分考虑了语种任务的相关性.该方法首先利用带有瓶颈层的深层神经网络(Deep Bottleneck Net-work,DBN)对语种数据特征按照音素状态进行聚类,得到语种任务相关通用背景模型(Universal Background Mod-el,UBM),然后利用该UBM模型并结合深度瓶颈特征(Deep Bottleneck Feature,DBF)进行TV建模.实验表明,与经典的TV方法相比,该方法能够显著的提升系统性能和效率,并且融合后性能得到了进一步提升.

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来源
《第十七届全国信号处理学术年会》|2015年|1152-1158|共7页
会议地点天津
作者
HONG Xin-hai; 洪新海; SONG Yan; 宋彦; JIANG Bing; 蒋兵; DAI Li-rong; 戴礼荣;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国电子学会;

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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
语种识别; 深度神经网络; 全差异空间建模; 音素状态;

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