【摘要】：在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)時(shí)代里,對(duì)于處理大量未經(jīng)標(biāo)注的原始語(yǔ)音數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,很多都已不再適用。與此同時(shí),深度學(xué)習(xí)模型憑借其對(duì)海量數(shù)據(jù)的強(qiáng)大建模能力,能夠直接對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,成為當(dāng)前語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。主要分析和總結(jié)了當(dāng)前幾種具有代表性的深度學(xué)習(xí)模型,介紹了其在語(yǔ)音識(shí)別中對(duì)于語(yǔ)音特征提取及聲學(xué)建模中的應(yīng)用,最后總結(jié)了當(dāng)前所面臨的問(wèn)題和發(fā)展方向。
[Abstract]:In the era of big data, many traditional machine learning algorithms for processing unlabeled raw speech data are no longer applicable. At the same time, depth learning model, with its powerful modeling ability to massive data, can process unlabeled data directly, which has become a research hotspot in the field of speech recognition. This paper mainly analyzes and summarizes several representative depth learning models, introduces their applications in speech feature extraction and acoustic modeling in speech recognition, and finally summarizes the current problems and development directions.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;中國(guó)航空規(guī)劃設(shè)計(jì)研究總院有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403075) 吉林省科技發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(20150414051GH)
【分類號(hào)】：TN912.34;TP181

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5 孫f，

本文編號(hào)：2303455