【摘要】：聲學(xué)模型作為蒙古語語音識(shí)別系統(tǒng)核心模塊之一,其性能好壞直接影響最終系統(tǒng)的識(shí)別效果。本文針對(duì)蒙古語語音識(shí)別系統(tǒng)中聲學(xué)建模、模型優(yōu)化以及訓(xùn)練效率等問題,圍繞基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的聲學(xué)建模方法進(jìn)行了研究。首先,本文通過分析時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Time Delay Neural Network,TDNN)和前饋型序列記憶網(wǎng)絡(luò)(Feed-forward Sequential Memory Network,FSMN)的基本理論、模型架構(gòu),首次提出了一種新型TDNN-FSMN混合網(wǎng)絡(luò)模型,并將其應(yīng)用到蒙古語語音識(shí)別聲學(xué)模型中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明TDNN-FSMN混合模型相比單個(gè)TDNN以及FSMN模型都有了一定的性能提升。其次,本文通過分析時(shí)延神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TDNN-Long Short Term Memory,TDNN-LSTM)混合模型結(jié)構(gòu),將其應(yīng)用到蒙古語語音識(shí)別聲學(xué)建模任務(wù)中,結(jié)果表明TDNN-LSTM混合模型對(duì)蒙古語語音識(shí)別有較大的性能提升。為進(jìn)一步提升蒙古語語音識(shí)別系統(tǒng)性能,本文分析注意力機(jī)制模型(Attention Model,AM)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出AM-TDNN-LSTM混合模型結(jié)構(gòu),并應(yīng)用于蒙古語語音識(shí)別聲學(xué)模型中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比TDNN-LSTM混合模型,基于AMTDNN-LSTM混合模型詞錯(cuò)誤率明顯降低且解碼速度更快。最后,本文通過研究一種去網(wǎng)格最大互信息準(zhǔn)則作為目標(biāo)函數(shù)的鏈?zhǔn)侥Ｐ陀?xùn)練方法,將其應(yīng)用于蒙古語語音識(shí)別聲學(xué)模型訓(xùn)練中,與傳統(tǒng)的基于交叉熵準(zhǔn)則的訓(xùn)練方法相比,解碼速率提升1.3倍且識(shí)別詞錯(cuò)誤率相對(duì)更低。本文采用基于AM-TDNN-LSTM混合模型和鏈?zhǔn)侥Ｐ陀?xùn)練方法的蒙古語語音識(shí)別系統(tǒng)單詞錯(cuò)誤率為7.25%,與基線深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)模型相比相對(duì)降低46.4%,基本達(dá)到了實(shí)用水平。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN912.34

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