本文關鍵詞：低資源語音識別若干關鍵技術研究進展　出處：《數(shù)據(jù)采集與處理》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：低資源語音識別是當今語音界研究的熱點問題之一,也是多語言小語種語音識別技術在實際應用中所面臨的重要挑戰(zhàn)之一。本文回顧并總結了低資源語音識別的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀,重點介紹了低資源語音識別在聲學特征、聲學模型和語言模型方面的若干關鍵技術研究進展。具體內容包括發(fā)音特征、多語言瓶頸特征、子空間高斯混合模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡聲學模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型,然后介紹了針對低資源語音識別的公開關鍵詞搜索(Open keyword search,OpenKWS)評測,最后對低資源語音識別進行了總結和展望。
[Abstract]:Low resource speech recognition is one of the hot issues in the field of speech. It is also one of the important challenges in the practical application of multilingual minority speech recognition technology. This paper reviews and summarizes the development history and research status of low resource speech recognition. This paper mainly introduces some key technologies of low resource speech recognition in acoustic features, acoustic models and language models, including pronunciation features, multilingual bottleneck features, subspace Gao Si mixed model. The acoustic model of convolutional neural network and the language model of recurrent neural network are introduced. Then the open keyword search for low resource speech recognition is introduced. OpenKWS. finally, the low-resource speech recognition is summarized and prospected.
【作者單位】： 清華大學電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金(61370034,61403224)資助項目
【分類號】：TN912.34
【正文快照】： 引言語音是人類最主要通信手段之一,語音信號一直以來是信息獲取的主要來源之一[1,2]。無論是民用還是軍事,一直以來都受到世界各國的高度重視。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術迅猛發(fā)展,各種音頻信息量爆炸性地迅速增長,基于網(wǎng)絡的多語言語音識別技術應用需求越來越迫切。近幾年來主要

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5 孫f，

本文編號：1433356