【摘 要】
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随着计算能力的提升和大数据语料的不断积累,语音识别技术飞速发展,准确率大幅提高,应用的场景也越来越广。语音识别作为连接人类与智能硬件设备的桥梁,变得越来越受关注。本文针对传统语音识别模型训练时需要将语料信息和标签强制对齐的弊端,提出了结合自注意力机制语言模型的端到端语音识别方法,将链接时序分类的端到端框架应用于语音识别任务中,同时采用自注意力机制作为语言模型,强化系统的翻译能力,使得系统可以更全面
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随着计算能力的提升和大数据语料的不断积累,语音识别技术飞速发展,准确率大幅提高,应用的场景也越来越广。语音识别作为连接人类与智能硬件设备的桥梁,变得越来越受关注。本文针对传统语音识别模型训练时需要将语料信息和标签强制对齐的弊端,提出了结合自注意力机制语言模型的端到端语音识别方法,将链接时序分类的端到端框架应用于语音识别任务中,同时采用自注意力机制作为语言模型,强化系统的翻译能力,使得系统可以更全面的学习信号的特征,进而更好地完成中文语音识别任务。另外,针对应用于语音识别的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络存在的计算复杂度高、训练时间长的问题,本文采用门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)网络代替LSTM,减小了计算开销,加快训练速度。根据对照实验,在相同的实验条件下,GRU网络的平均训练时间相对LSTM网络减少了17.59%。本文以结合高斯混合和隐马尔可夫的模型为基线实验,验证基于LSTM和GRU两种神经网络的端到端模型在准确率方面更加优越的性能。为了提高基线实验的准确率,在特征提取方面采用瓶颈特征代替梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)特征。通过实验证明瓶颈特征具有更强的区分性,可以提高系统鲁棒性和识别效果。
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