基于改进BFDNN的远距离语音识别方法

• 作者: 周城旭 王冬霞 王旭东
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 远距离语音识别 波束形成 麦克风阵列 MCCC BFDNN
• 年，卷（期）: 2018,（5X）
• 页码范围: 182-185
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.34

摘要

针对复杂环境下远距离智能语音识别的问题,提出了一种基于深度神经网络(DNN)的波束形成与声学模型联合训练的改进方法。即首先提取麦克风阵列信号之间的多通道互相关系数(MCCC)来估计频域波束形成器权重,进而对阵列信号进行滤波得到增强信号,然后对增强信号提取梅尔滤波器组(Fbank)特征送入声学模型进行训练识别,最后再将识别信息反馈回波束形成网络(BFDNN)来更新网络参数。实验通过Theano与Kaldi工具箱结合搭建大词汇量远距离语音识别系统进行。仿真结果表明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冬霞	辽宁工业大学电子与信息工程学院	69	203	8.0	11.0
2	周城旭	辽宁工业大学电子与信息工程学院	14	23	3.0	4.0
3	王旭东	辽宁工业大学电子与信息工程学院	4	3	1.0	1.0