【摘 要】
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训练深度神经网络声学模型时,所采用的强制对齐得到的目标值存在无法精准地表示出语音实际状况的问题。针对这一问题,提出一种利用前后向算法得到非0-1分布目标值的方法。由
【机 构】
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中国科学院语言声学与内容理解重点实验室
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训练深度神经网络声学模型时,所采用的强制对齐得到的目标值存在无法精准地表示出语音实际状况的问题。针对这一问题,提出一种利用前后向算法得到非0-1分布目标值的方法。由于用于强制对齐的模型可能与处理语句不完全匹配,以及发音连续性导致的过渡边界难以分离等问题,强制对齐得到的目标值存在不合理性。新的目标值可以表示某一帧以一定概率属于邻近各状态的分布情况,更详细地描述建模单元之间的过渡,进一步还原语音的原貌,提升模型的鲁棒性。同时,为寻求模型鲁棒性和建模单元区分度之间的平衡,对算法得到的目标值进行加窗处理。在中文客
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