MFSC系数特征局部有限权重共享CNN语音识别

• 作者: 刘笃仁 罗晓霞 黄玉蕾
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 局部权重共享 语音识别 特征映射 美尔谱系数
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机控制技术及软件优化
• 页码范围: 1507-1513
• 页数: 7页
• 分类号: TP912
• 字数: 6029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.160155

摘要

针对传统语音识别应用中识别效果不理想的问题,提出一种基于美尔谱系数(MFSC)特征的有限局部权重共享卷积神经网络(CNN)语音识别.首先,借鉴图像处理中对输入图像信息的处理方式,构建语音信号的二维阵列特征映射输入形式,每个映射表示为含静态数据、一阶导数、二阶导数的MFSC系数特征,便于应用图像处理方式进行识别;其次,引入图像处理的卷积神经网络,并且针对语音信号特征的局部特性,构建有限局部权重共享卷积神经网络学习算法,提高语音信号辨识度并降低算法复杂度;最后,通过实验对所提算法进行验证,并且给出算法参数变化影响实验,为具体应用提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘笃仁	西安电子科技大学电子工程学院	73	126	7.0	9.0
2	罗晓霞	西安科技大学计算机科学与技术学院	30	180	8.0	11.0
3	黄玉蕾	西安培华学院中兴电信学院	21	53	5.0	5.0