【摘 要】
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在低资源条件下，由于带标注训练数据较少，搭建的语音识别系统性能往往不甚理想。针对此问题，首先在声学模型上研究了长短时记忆（LSTM）递归神经网络，通过对长序列进行建模来充分挖掘
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室,清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61273268，61370034，61403224）
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在低资源条件下，由于带标注训练数据较少，搭建的语音识别系统性能往往不甚理想。针对此问题，首先在声学模型上研究了长短时记忆（LSTM）递归神经网络，通过对长序列进行建模来充分挖掘上下文信息，并且引入线性投影层减小模型参数；然后研究了在特征空间中对说话人进行建模的技术，提取出能有效反映说话人和信道信息的身份认证矢量（I-vector）；最后将上述研究结合构建了基于I-vector特征的LSTM递归神经网络系统。在Open KWS 2013标准数据集上进行实验，结果表明该技术相比于深度神经网络基线系统有相对10
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