【摘 要】
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现如今,语音识别作为人机交互的核心技术之一,在智能家电、工业控制、客户服务中心、车联网等领域具有广阔的应用。语音交互是人与人之间沟通的最主要、最便捷的方式。传统的语音识别框架主要包括声学模型、语言模型、字典、解码器等模块,模型组件较为复杂。近年来,端到端的语音识别技术由于其框架的简洁性和模型易于训练的特性逐渐成为大规模连续语音识别的发展趋势。本文提出使用改进的门控循环单元网络和端到端技术对语音识别
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现如今,语音识别作为人机交互的核心技术之一,在智能家电、工业控制、客户服务中心、车联网等领域具有广阔的应用。语音交互是人与人之间沟通的最主要、最便捷的方式。传统的语音识别框架主要包括声学模型、语言模型、字典、解码器等模块,模型组件较为复杂。近年来,端到端的语音识别技术由于其框架的简洁性和模型易于训练的特性逐渐成为大规模连续语音识别的发展趋势。本文提出使用改进的门控循环单元网络和端到端技术对语音识别系统建模,从端到端技术和深度神经网络两个方面对语音识别进行探索,主要开展的研究工作如下:（1）利用连接时序分类（CTC）的端到端方法对语音识别系统进行建模,找出语音和标签之间的映射关系,削减了传统模型中的标签预对齐步骤,降低了传统模型的复杂性。（2）提出对门控循环单元网络进行改进,改进的门控循环单元采用双向循环神经网络结构,能够更好的学习上下文时序信息,同时移除了重置门结构,在状态更新过程中采用Re LU激活函数并与前馈连接采用的BN算法有效结合,改进的门控循环单元可以降低模型的复杂度,加速模型收敛。（3）将改进的门控循环单元网络与连接时序分类算法进行结合对语音识别系统进行端到端建模,在英文数据集TIMIT和自制小型语料库上进行实验验证和分析,研究结果表明,与基线模型相比,基于改进门控循环单元的端到端语音识别模型取得了较低的词错率,并在训练速度上有明显提升。
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