基于CTC准则的普通话识别及改进

• 作者: 张兵强 张立民 朱念斌 王彦哲
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 序列级 端到端 解码 声学特征 区分度训练
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 249-253,266
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5055字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051065

摘要

主流神经网络训练的交叉熵准则针对声学数据的每个帧进行分类优化,而连续语音识别需以序列级的转录准确性为性能度量指标.针对这一差异,构建一种基于序列级转录的端到端语音识别系统.以音素为基本单元建模,并采用连接时序分类(CTC)的目标函数改进长短时记忆网络的结构.在解码过程中引入词典和语言模型,并在前端增加音调特征以丰富声学特征.利用序列区分度训练技术提升CTC模型的建模效果.实验结果表明,该系统的识别效率和识别准确率得到提高,词错误率最低可降至19.09％ ±0.16％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立民	海军航空大学信息融合研究所	163	596	11.0	15.0
2	王彦哲	海军航空大学信息融合研究所	6	5	1.0	2.0
3	张兵强	海军航空大学信息融合研究所	27	87	6.0	8.0