结合注意力机制和因果卷积网络的维吾尔语方言识别

• 作者: 吾守尔·斯拉木 孙杰 王宏
• 来源期刊: 声学技术
• 学科: 文学
• 关键词: 注意力机制 因果卷积网络 空洞卷积 维吾尔语方言 识别
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 语言与音乐声学
• 页码范围: 697-703
• 页数: 7页
• 分类号: H107
• 语种: 中文
• DOI: 10.16300/j.cnki.1000-3630.2020.06.008

摘要

针对传统x-vector模型生成方言语音段级表示时,未考虑不同帧级特征对方言辨识作用不一致的问题,以及维吾尔语的黏着性特点,提出结合注意力机制和因果卷积网络的维吾尔语方言识别方法.首先使用多层因果卷网络实现方言语音序列建模,然后采用空洞卷积核增大感受野扩展采样范围,最后使用注意力池化获取方言语音段级特征.维吾尔语方言识别实验结果表明,所提方法较标准x-vector模型方言识别的识别准确率提升了23.19个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宏		11	74	4.0	8.0
2	孙杰		13	56	4.0	7.0
3	吾守尔·斯拉木		1	0	0.0	0.0