渐进学习语音增强方法在语音识别中的应用

• 作者: 孙磊 文仕学 杜俊
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 语音增强 语音识别 深层神经网络 渐进学习
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6672字
• 语种: 中文

摘要

在语音识别实际应用中,带噪语音信噪比的复杂性会造成识别难度增大,导致语音识别系统性能下降.本文将渐进学习语音增强方法应用于语音识别,以取代传统语音识别中使用的基于深层神经网络的语音增强方法.本文使用渐进学习语音增强方法在识别模型前端进行降噪预处理,然后再作识别,以更好地提升语音信噪比,进而提高系统性能.首先使用渐进学习方法训练一个深层神经网络.然后,将语音经过这个渐进学习深层神经网络作增强.最后,将渐进学习深层神经网络增强后的语音经过语音识别模型作识别.通过实验验证,本文使用的渐进学习语音增强及识别方法,相对于传统语音增强及识别方法,在识别准确率上有10.28％的相对提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙磊	中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室	29	811	13.0	28.0
2	杜俊	中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室	13	111	6.0	10.0
3	文仕学	中国科学技术大学语音及语言信息处理国家工程实验室	1	4	1.0	1.0