本文選題：語音識別 + 聲學(xué)模型自適應(yīng)��； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2016年07期

【摘要】：為了解決語音識別中深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說話人與環(huán)境自適應(yīng)問題,從語音信號中的說話人與環(huán)境因素的固有特點出發(fā),提出了使用長時特征的自適應(yīng)方案�；诟咚够旌夏Ｐ徒⒄f話人—環(huán)境聯(lián)合補償模型,對說話人與環(huán)境參數(shù)進(jìn)行估計,將此參數(shù)作為長時特征,將估計出來的長時特征與短時特征一起送入深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。Aurora4實驗表明,該方案可以有效地對說話人與環(huán)境因素進(jìn)行分解,并提升自適應(yīng)效果。
[Abstract]:In order to solve the problem of speaker and environment adaptation of deep neural network in speech recognition, an adaptive scheme using long term features is proposed based on the inherent characteristics of speaker and environment factors in speech signal. Based on the Gao Si hybrid model, the speaker and environment parameters are estimated, which is regarded as a long term feature. The experiment shows that the proposed scheme can decompose the speaker and environment factors effectively and improve the adaptive effect by sending the estimated long time feature and short time feature together into the deep neural network to train. Aurora4 experiment shows that the proposed scheme can effectively decompose the speaker and environment factors and improve the adaptive effect.
【作者單位】： 清華大學(xué)電子工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61075020,61473168)
【分類號】：TN912.34

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4 孫f，

本文編號：2114194