【摘 要】
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为了实现离线状态较高正确率的中文普通话语音识别,提出一种基于深度全卷积神经网络CNN表征的语音识别系统的声学模型,将频谱图作为输入,在模型结构上参考了VGG模型。在输出
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,华南理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目(201910561167)
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为了实现离线状态较高正确率的中文普通话语音识别,提出一种基于深度全卷积神经网络CNN表征的语音识别系统的声学模型,将频谱图作为输入,在模型结构上参考了VGG模型。在输出端,该模型可以与连接时序分类完美结合,从而实现整个模型的端到端训练,将声波信号转换成普通话拼音序列。语言模型则采用最大熵马尔可夫模型,将拼音序列转换为中文文本。实验表明,此算法在测试集上已经获得了80.82%的正确率。
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