方言识别网络模型的声学信息表征研究

申小虎; 金恬; 李佳蔚; 韩春润

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目的研究语音识别网络模型在声学信息中的表征能力,并对方言自动分类应用进行最优单模型筛选.方法使用python仿真实现SOM、RNN、LSTM与CNN模型,并选择合适的分类器进行方言分类任务的训练与分类验证实验.结果实验结果显示,多分类评价指标PRF条件下,LSTM模型取得了宏平均和微平均的最优评价得分.同时CNN模型则在低信噪比条件下显示了较好的抗噪鲁棒性.结论 LSTM+CNN框架下方言信息表征能力较好且兼具强鲁棒性,可满足方言自动分类任务的二次开发应用.

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来源
《刑事技术》 |2021年第3期|234-240|共7页
作者
申小虎; 金恬; 李佳蔚; 韩春润;
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作者单位

江苏警官学院刑事科学技术系南京210031;

江苏省公安厅物证鉴定中心南京210031;

江苏警官学院刑事科学技术系南京210031;

江苏警官学院刑事科学技术系南京210031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 D793.2;
关键词
方言识别; 声学模型; 声学信息表征; 自动分类;

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