【摘 要】
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针对前馈神经网络难以处理时序数据的问题,提出将双向循环神经网络(BiRNN)应用在自动语音识别声学建模中。首先,应用梅尔频率倒谱系数进行特征提取;其次,采用双向循环神经网
【机 构】
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青海师范大学计算机学院,藏文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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青海省自然科学基金资助项目(2016-ZJ-904);国家自然科学基金资助项目(61662062,61462072)
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针对前馈神经网络难以处理时序数据的问题,提出将双向循环神经网络(BiRNN)应用在自动语音识别声学建模中。首先,应用梅尔频率倒谱系数进行特征提取;其次,采用双向循环神经网络作为声学模型;最后,测试不同参数对系统性能的影响。在TIMIT数据集上的实验结果表明,与基于卷积神经网络和深度神经网络的声学模型相比,识别率分别提升了1.3%和4.0%,说明基于双向循环神经网络的声学模型具有更好的性能。
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