【摘要】：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)隨著互聯(lián)網(wǎng)和其他移動(dòng)終端性能的提升，越來(lái)越受到工業(yè)生產(chǎn)和日常生活的青睞，因此如何提供一個(gè)識(shí)別性能高，魯棒性強(qiáng)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)顯得越來(lái)越重要。但是，自從語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在中文識(shí)別上，就有一個(gè)不能忽視的現(xiàn)象——口音問(wèn)題，它在很大程度上降低了識(shí)別系統(tǒng)的性能，尤其是我國(guó)是一個(gè)多口音地區(qū)國(guó)家，，口音問(wèn)題，尤其是多口音問(wèn)題，成為中文語(yǔ)音識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。 我國(guó)是個(gè)多口音地區(qū)國(guó)家，除了標(biāo)準(zhǔn)的普通話，還有其它七個(gè)主要方言——官話，吳，粵，湘，客家，閩以及贛。方言與標(biāo)準(zhǔn)普通話差異大，方言之間變化大。生活在這些方言地區(qū)的人們都是把普通話作為第二語(yǔ)言學(xué)習(xí)的，導(dǎo)致一個(gè)最直接的結(jié)果就是生活在這些地區(qū)的人們，在用普通話進(jìn)行表達(dá)的時(shí)候，會(huì)存在很大程度上的口音變化。結(jié)果就是當(dāng)前在標(biāo)準(zhǔn)普通話數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型并不能針對(duì)特定方言的語(yǔ)音識(shí)別。帶口音的普通話語(yǔ)音識(shí)別的困難主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，因?yàn)槲覈?guó)多口音現(xiàn)象的存在產(chǎn)生了不同口音地區(qū)發(fā)音的變異帶來(lái)的模型不匹配問(wèn)題，同時(shí)導(dǎo)致了訓(xùn)練口音相關(guān)模型和難以獲得大批量的不同口音地區(qū)的語(yǔ)音語(yǔ)料數(shù)據(jù)的矛盾。本文采用口音分類和提升特定口音聲學(xué)模型性能相結(jié)合的方法，針對(duì)這兩個(gè)主要問(wèn)題，不僅能夠?yàn)榈貐^(qū)未知的帶口音普通話測(cè)試數(shù)據(jù)選擇合適的聲學(xué)模型，解決模型不匹配的問(wèn)題，同時(shí)通過(guò)多層級(jí)適應(yīng)性的網(wǎng)絡(luò)（MLAN）提升特定口音的模型識(shí)別能力，能夠進(jìn)一步更好地解決多口音問(wèn)題中的模型不匹配以及特定口音數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的的建模難題，進(jìn)而提高識(shí)別率。 論文介紹的MLAN系統(tǒng)充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)分性學(xué)習(xí)能力和交叉數(shù)據(jù)域的適應(yīng)能力，通過(guò)第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)，將更大數(shù)據(jù)量的標(biāo)準(zhǔn)普通話數(shù)據(jù)和特定方言口音數(shù)據(jù)的共性適應(yīng)性地被提取，再由第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)前饋特定口音數(shù)據(jù)訓(xùn)練第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)普通話數(shù)據(jù)前饋，使得標(biāo)準(zhǔn)普通話數(shù)據(jù)被適應(yīng)上了特定口音的個(gè)性特征。這種架構(gòu)不但提升了特定口音數(shù)據(jù)的共性表現(xiàn)能力，也對(duì)大量的標(biāo)準(zhǔn)普通話數(shù)據(jù)進(jìn)行了個(gè)性化的適應(yīng)，極大地增加了含有特定方言口音特征的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 目前在廣州、重慶地區(qū)數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明：在基線GMM-HMM系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上本文提出的改進(jìn)系統(tǒng)所帶來(lái)的相對(duì)CER下降分別為23.03%和21.21%，性能提升效果相當(dāng)明顯。很好地驗(yàn)證了對(duì)口音未知測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行口音分類的必要性和MLAN框架的優(yōu)越性。 本文提出這種系統(tǒng)架構(gòu)具有很好的擴(kuò)展性和適應(yīng)性，除了能很好的應(yīng)對(duì)多種口音的語(yǔ)音識(shí)別問(wèn)題，同時(shí)也適合更加復(fù)雜交叉領(lǐng)域和更加細(xì)致分類的情形，比如多種語(yǔ)言，復(fù)雜噪聲條件等。
[Abstract]:With the improvement of the performance of the Internet and other mobile terminals, speech recognition technology is becoming more and more popular in industrial production and daily life. Therefore, how to provide a speech recognition system with high recognition performance and strong robustness is becoming more and more important. However, since the application of speech recognition technology in Chinese recognition, there is a phenomenon that can not be ignored-accent problem, which greatly reduces the performance of the recognition system, especially in China, which is a country with multiple accents. In particular, the problem of multiple accents has become a key issue in Chinese speech recognition. China is a multi-accented country, in addition to standard Mandarin, there are seven other major dialects-Mandarin, Wu, Guangdong, Hunan, Hakka, Fujian and Jiangxi. The difference between dialect and standard Putonghua is great, and the change between dialects is great. People living in these dialects learn Putonghua as a second language, and one of the most direct results is that people living in these areas are speaking in Mandarin. There will be a significant change in accent. The result is that the current model trained on standard Putonghua data is not specific to the speech recognition of a particular dialect. The difficulty of Putonghua speech recognition with accent is mainly reflected in two aspects, because the existence of multi-accent phenomenon in China has resulted in the model mismatch caused by the variation of pronunciation in different accent areas. At the same time, it leads to the contradiction between the relevant models of training accent and the difficulty of obtaining large quantities of speech data from different accent areas. In this paper, we combine accent classification with improving the performance of specific accent acoustic models. Aiming at these two main problems, we can not only select appropriate acoustic models for the unknown area of Mandarin with accent test data, but also improve the performance of specific accent acoustic models. To solve the problem of model mismatch, and improve the model recognition ability of specific accents through multi-level adaptive network (MLAN), It can further solve the modeling problem caused by model mismatch in multi-accent problems and sparse data of specific accents, thus improving the recognition rate. The MLAN system introduced in this paper makes full use of the discriminative learning ability of the neural network and the adaptability of the cross data domain. The generality of standard Putonghua data with larger amount of data and specific dialect accent data is extracted adaptively, and then fed forward by the first level network to specific accent data training the second level network, and feedforward the standard Putonghua data. The standard Putonghua data are adapted to the personality characteristics of specific accents. This architecture not only improves the common expression ability of specific accent data, but also adapts to a large number of standard Putonghua data, and greatly increases the training data with specific dialect accent features. The experiments in Guangzhou and Chongqing show that the relative CER decrease of the improved system based on the baseline GMM-HMM system model is 23.03% and 21.21% respectively, and the performance improvement effect is quite obvious. The necessity of accent classification based on unknown accent test data and the superiority of MLAN framework are well verified. This paper proposes that this architecture has good scalability and adaptability. It can not only deal with speech recognition problems with multiple accents, but also be suitable for more complex cross-domain and more detailed classification situations, such as multi-language. Complex noise conditions, etc.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP183;TN912.34

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2193850