基于CNN-TDNN-F的低资源语音识别研究

张禹; 李建文

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基于CNN-TDNN-F的低资源语音识别研究

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为了解决语音识别系统在低资源语料下识别性能低下的问题,提出了一种采用因子分解时延神经网络的低资源语音识别方案,并从数据扩展和模型优化两个方面展开。在数据扩展方面提出了一种以语谱图增强、语音合成以及半监督学习为主的数据增强方案。在模型优化方面,在因子分解时延神经网络基础上,引入卷积神经网络。实验结果表明,在低资源语料环境下,与传统低资源语音识别解决方案相比,本方案对语音识别系统性能的提升具有更好的效果。

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来源
《电脑知识与技术》 |2020年第31期|1-4|共4页
作者
张禹; 李建文;
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作者单位

陕西科技大学电子信息与人工智能学院;

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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;
关键词
时延神经网络; 半监督学习; 语音合成; 语音识别; 数据增强;

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