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基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究
基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究
作者:
张力
李图雅
杨双涛
马志强
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
声学模型
GMM-HMM
DNN-HMM
监督学习
预训练
过拟合
dropout
摘要:
针对高斯混合模型在蒙古语语音识别声学建模中不能充分描述蒙古语声学特征之间相关性和独立性假设的问题,开展了使用深度神经网络模型进行蒙古语声学模型建模的研究.以深度神经网络为基础,将分类与语音特征内在结构的学习紧密结合进行蒙古语声学特征的提取,构建了DNN-HMM蒙古语声学模型,结合无监督预训练与监督训练调优过程设计了训练算法,在DNN-HMM蒙古语声学模型训练中加入dropout技术避免过拟合现象.最后,在小规模语料库和Kaldi实验平台下,对GMM-HMM和DNN-HMM蒙古语声学模型进行了对比实验.实验结果表明,DNN-HMM蒙古语声学模型的词识别错误率降低了7.5%,句识别错误率降低了13.63%;同时,训练时加入dro-pout技术可以有效避免DNN-HMM蒙古语声学模型的过拟合现象.
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文献信息
篇名
基于深度神经网络的蒙古语声学模型建模研究
来源期刊
智能系统学报
学科
工学
关键词
语音识别
声学模型
GMM-HMM
DNN-HMM
监督学习
预训练
过拟合
dropout
年,卷(期)
2018,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
486-492
页数
7页
分类号
TP391
字数
6169字
语种
中文
DOI
10.11992/tis.201710029
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
马志强
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
37
171
8.0
10.0
2
李图雅
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
3
4
1.0
2.0
3
张力
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
6
11
2.0
3.0
4
杨双涛
内蒙古工业大学数据科学与应用学院
7
27
3.0
5.0
传播情况
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1994(1)
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2000(1)
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2002(1)
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2006(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2009(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2010(1)
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2012(6)
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2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
语音识别
声学模型
GMM-HMM
DNN-HMM
监督学习
预训练
过拟合
dropout
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
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主办单位:
中国人工智能学会
哈尔滨工程大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-4785
CN:
23-1538/TP
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
邮发代号:
创刊时间:
2006
语种:
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
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