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低数据资源条件下基于Bottleneck特征与SGMM模型的语音识别系统
低数据资源条件下基于Bottleneck特征与SGMM模型的语音识别系统
作者:
刘加
吴蔚澜
夏善红
杨晓昊
田垚
蔡猛
陈振锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
语音识别
低资源
声学模型
声学特征
摘要:
语音识别系统需要大量有标注训练数据,在低数据资源条件下的识别性能往往不理想.针对数据匮乏问题,本文先研究子空间高斯混合声学模型通过参数共享减少待估计的参数规模,并使用基于最大互信息准则的区分型训练技术提高识别精度;而后在特征层面应用基于深度神经网络的Bottleneck特征来达到特征提取和降维的目的;最后将上述研究成果结合并构建了低资源条件下的语音识别系统.在国际标准的OpenKWS 2013数据库上的实验结果表明,本文的技术能够有效改善低资源条件下的系统识别性能,相比基线系统有12%左右的词错误率降低.
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文献信息
篇名
低数据资源条件下基于Bottleneck特征与SGMM模型的语音识别系统
来源期刊
中国科学院大学学报
学科
工学
关键词
语音识别
低资源
声学模型
声学特征
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
信息与电子科学
研究方向
页码范围
97-102
页数
分类号
TP391.42
字数
语种
中文
DOI
10.7523/j.issn.2095-6134.2015.01.016
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
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(0)
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2015(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
语音识别
低资源
声学模型
声学特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学院大学学报
主办单位:
中国科学院大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-6134
CN:
10-1131/N
开本:
大16开
出版地:
北京玉泉路19号(甲)
邮发代号:
82-583
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
2247
总下载数(次)
2
总被引数(次)
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