【摘 要】
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摘要：为了解决语音识别系统在低资源语料下识别性能低下的问题，提出了一种采用因子分解时延神经网络的低资源语音识别方案，并从数据扩展和模型优化两个方面展开。在数据扩展方面提出了一种以语谱图增强、语音合成以及半监督学习为主的数据增强方案。在模型优化方面，在因子分解时延神经网络基础上，引入卷积神经网络。实验结果表明，在低资源语料环境下，与传统低资源语音识别解决方案相比，本方案对语音识别系统性能的提升具有更
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摘要：为了解决语音识别系统在低资源语料下识别性能低下的问题，提出了一种采用因子分解时延神经网络的低资源语音识别方案，并从数据扩展和模型优化两个方面展开。在数据扩展方面提出了一种以语谱图增强、语音合成以及半监督学习为主的数据增强方案。在模型优化方面，在因子分解时延神经网络基础上，引入卷积神经网络。实验结果表明，在低资源语料环境下，与传统低资源语音识别解决方案相比，本方案对语音识别系统性能的提升具有更好的效果。
关键词： 时延神经网络; 半监督学习; 语音合成; 语音识别; 數据增强
中图分类号： TP18
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