【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有音素識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別準(zhǔn)確率不高、建模方法表征能力不強(qiáng)且易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題,提出了一種基于層次結(jié)構(gòu)深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)的音素識(shí)別新方法.該方法由基于層次結(jié)構(gòu)DBN的瓶頸特征以及基于DBN的音素分類器兩部分組成:其中的瓶頸特征能夠充分利用DBN能夠處理長(zhǎng)時(shí)段語(yǔ)音、監(jiān)督性的提取方法等特性;而基于DBN的音素分類器則具有更強(qiáng)的建模和表征能力.因此,將兩者結(jié)合在一起能夠在提取低維、監(jiān)督性特征的同時(shí),利用DBN更加有效地對(duì)音素后驗(yàn)概率進(jìn)行識(shí)別.在TIMIT數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的音素識(shí)別方法在識(shí)別正確率上相對(duì)于以往音素識(shí)別系統(tǒng)有較大提高.
[Abstract]:A new phoneme recognition method based on the hierarchical depth belief network (deep belief network,DBN) is proposed to solve the problems such as the low recognition accuracy of the existing phoneme recognition system, the weak representation ability of the modeling method and the easy to fall into the local optimal solution. The method consists of two parts: bottleneck feature based on hierarchical DBN and phoneme classifier based on DBN. The bottleneck feature can make full use of the features of DBN which can deal with long period speech and supervised extraction method. The phoneme classifier based on DBN has better modeling and representation ability. Therefore, the combination of the two can extract low-dimensional and supervised features, and use DBN to recognize the posterior probability of phoneme more effectively. The experimental results on TIMIT database show that the proposed phoneme recognition method is more accurate than the previous phoneme recognition system.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院404教研室;安徽省電子制約技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;科大訊飛公司;77108部隊(duì)52分隊(duì);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61272333) 安徽省自然科學(xué)基金(No.1208085MF94,No.1308085QF99)資助
【分類號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：2318555