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基于DNN-HMM的陆空通话声学模型构建方法

         

摘要

由于陆空通话特殊的语法结构与发音,通用语音识别声学模型不适用于陆空通话的声学建模.提出一种基于深度学习的民航陆空通话声学模型构建方法.基于建立的陆空通话语料库数据,利用DNN-HMM模型对陆空通话语音特征进行声学建模,并通过语音特征增强方法提高模型输入特征的鲁棒性.通过实验对比分析不同语音特征、特征维数和连接帧数对陆空通话声学模型的影响.实验结果表明,提出的基于DNN-HMM的陆空通话声学模型可使音素错误率降低至5.62%.

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