基于深度学习的语音识别技术现状与展望

• 作者: 张仕良 戴礼荣 黄智颖
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 深度神经网络 语音识别 说话人自适应
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 221-231
• 页数: 11页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 8614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.02.002

摘要

首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍.然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展.这一部分内容主要分成以下5点进行介绍:声学模型训练准则,基于深度学习的声学模型结构,基于深度学习的声学模型训练效率优化,基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别.最后就基于深度学习的语音识别未来可能的研究方向进行展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴礼荣	中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室	86	643	14.0	21.0
2	张仕良	中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室	3	114	2.0	3.0
3	黄智颖	中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室	1	59	1.0	1.0