本文選題：語音識別 + 連接時序分類��； 參考：《微電子學與計算機》2017年08期

【摘要】：基于隱馬爾科夫模型(HMM)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的HMM-RNN混合模型在語音識別中取得了很大的成功.由于RNN的計算過程本身就是上下文相關(guān)的,相鄰幀的重合部分增加了整個系統(tǒng)的訓(xùn)練時間.針對上述問題,使用連接時序分類(CTC)來代替HMM跟RNN結(jié)合,并在語音分幀過程中去除相鄰幀之間的重合部分,使用TIMIT語音數(shù)據(jù)集,進行音素上的識別任務(wù),并且實驗結(jié)果表明CTC-BLSTM模型在音素上的識別率要高于HMM-BLSTM混合模型,CTC-BSLTM在去除幀重合后能夠大幅提高系統(tǒng)的訓(xùn)練效率并且保證識別率大致相同.
[Abstract]:The HMM-RNN hybrid model based on Hidden Markov model (HMM) and recurrent neural network (RNN) has achieved great success in speech recognition. Because the computing process of RNN itself is context dependent, the coincidence of adjacent frames increases the training time of the whole system. In view of the above problems, the connection time sequence classification (CTC) is used instead of HMM. Combining with RNN and removing the overlap between adjacent frames during the speech segmentation, the TIMIT voice data set is used to recognize the phoneme recognition task, and the experimental results show that the recognition rate of the CTC-BLSTM model on the phoneme is higher than the HMM-BLSTM mixed model. CTC-BSLTM can greatly improve the training efficiency of the system after removing the frame reclosing. And ensure that the recognition rate is approximately the same.
【作者單位】： 武漢理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1958524