發(fā)布時(shí)間：2018-01-18 00:17

  本文關(guān)鍵詞：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)中基于身份認(rèn)證向量的歸一化方法　出處：《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來非常流行的一種語音識(shí)別聲學(xué)建模技術(shù),其性能比之前主流的高斯混合模型有顯著提高,但是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說話人自適應(yīng)技術(shù)一直沒有很好地解決。利用身份認(rèn)證向量對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自適應(yīng),并研究身份認(rèn)證向量歸一化對(duì)系統(tǒng)的影響,提出一種新的max-min線性歸一化技術(shù)。實(shí)驗(yàn)表明在TIMIT數(shù)據(jù)集上該技術(shù)可使字錯(cuò)誤率比傳統(tǒng)方法相對(duì)下降5.10%。
[Abstract]:Depth neural network is a very popular acoustic modeling technology for speech recognition in recent years, its performance is significantly improved than the former mainstream Gao Si hybrid model. But the speaker adaptation technology of depth neural network has not been well solved. The identity authentication vector is used to adapt the depth neural network, and the effect of identity authentication vector normalization on the system is studied. In this paper, a new max-min linear normalization technique is proposed. The experimental results show that this technique can reduce the error rate by 5.10% on the TIMIT data set.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61370034,61403224)資助
【分類號(hào)】：TN912.34
【正文快照】： Yang J B,Zhang W Q,Liu J.Investigation of normalization methods in speaker adaptation of deep neural networkusing i-vector[J].Journal of University of Chinese Academy of Sciences,2017,34(5):633-639.近幾年來,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neuralnetwork,DNN)在語音識(shí)別

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3 趙興浩,鄧兵,陶然;分?jǐn)?shù)階傅里葉變換數(shù)值計(jì)算中的量綱歸一化[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2005年04期

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本文編號(hào)：1438620