【摘 要】
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为增强端到端语音识别模型的鲁棒性和特征提取的有效性,对瓶颈特征提取网络进行研究,提出采用基于联合优化正交投影和估计的端到端语音识别模型。通过连接时序分类损失函数训
【机 构】
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中国航天科工集团第二研究院七〇六所
【基金项目】
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装备发展部信息系统局“十三五”预研课题基金项目(31511040401),装备预研领域基金项目(61400040201)
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为增强端到端语音识别模型的鲁棒性和特征提取的有效性,对瓶颈特征提取网络进行研究,提出采用基于联合优化正交投影和估计的端到端语音识别模型。通过连接时序分类损失函数训练瓶颈特征提取网络,摆脱对语言学和对齐信息的先验知识的依赖,在解码输出部分添加注意力机制,实现两种不同的端到端模型的融合。在中文数据集AISHELL-1上的实验结果表明,与传统识别模型相比,该改进端到端模型更适用于带噪语音的识别任务。
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