基于卷积神经网络的维吾尔语语音识别

• 作者: 屈丹 张文林 李真 梁玉龙
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 语音识别 特征空间最大似然线性回归特征 最大输出 维吾尔语
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息处理与技术
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 6859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2017.01.009

摘要

为有效减少模型训练参数,降低维吾尔语语音识别词错误率,提出了基于卷积神经网络的维吾尔语语音识别.该方法将局部连接、权值共享以及池化有机结合,极大减少了模型训练参数.同时结合maxout和dropout算法,克服模型训练中数据稀疏的问题,进一步提高识别率.THUYG-20维吾尔语语音数据库的实验结果表明,相比传统的基于高斯混合模型隐马尔可夫模型的语音识别系统和基于深度神经网络的语音识别系统,基于卷积神经网络语音识别系统使维吾尔语语音识别错误率分别降低了15.97％和2.55％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文林		16	77	5.0	8.0
2	屈丹		23	52	4.0	6.0
3	李真		2	15	1.0	2.0
4	梁玉龙		1	14	1.0	1.0