基于轻量化神经网络的多语音识别方法研究

汪玉秀; 苏战波

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基于轻量化神经网络的多语音识别方法研究

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针对传统英语多语音识别准确率低的问题，提出一种基于轻量化神经网络的英语语音识别及控制系统。其中，首先采用MFCC方法对输入语音特征进行提取；然后以时延神经网络TDNN为基础网络，通过步进裁剪得到轻量化的神经网络；最后将提取到的多语音特征输入神经网络中进行识别。结果表明，经过轻量化的神经网络其大小由77 M降低至21 M;在Dev93和Eval92数据集上的测试，其WER值分别为5.12%和3.99%,相较于直接裁剪和未裁剪的WER值更低，英语语音识别准确率更高。由此得出，本研究构建的轻量化神经网络可用于多语音的识别，进而可拓展至包含英语交流机器人在内的领域。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第10期|167-169174|共3页
作者
汪玉秀; 苏战波;
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作者单位

1. 西安理工大学高科学院 2. 陕汽集团商用车有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;语音识别与设备;语音;
关键词
MFCC特征提取; 语音识别; TDNN神经网络; 轻量化; 步进裁剪;

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