基于深度神经网络的维吾尔语语音识别

• 作者: 其米克·巴特西 王羡慧 黄浩
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 语音识别 模型 深度神经网络 三音子 隐马尔可夫
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 2239-2244
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 5356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.08.045

摘要

目前的语音识别主要采用隐马尔可夫模型去实现，考虑三音子后，模型参数巨增，在训练数据有限的状态下，模型参数得不到很好的训练，影响语音识别率。为提高语音识别率，提出基于深度神经网络的语音识别方法。以 kaldi 为测试平台，对一个含有4隐层的神经网络进行训练，利用该模型进行维吾尔语语音识别。实验结果表明，相比基本单音子隐马尔科夫模型和考虑三音子后的隐马尔科夫模型，深度神经网络模型使维吾尔语语音识别错误率分别降低了31.09%和8.68%，且现存一切模型优化算法在此模型中依然有效。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄浩	新疆大学信息科学与工程学院	34	106	5.0	9.0
2	王羡慧	新疆大学信息科学与工程学院	10	57	4.0	7.0
3	其米克·巴特西	新疆大学信息科学与工程学院	1	14	1.0	1.0