【摘 要】
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针对多噪音环境下的语音识别问题,提出了将环境噪音作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪音环境下的声学模型两层组成,通过含噪语音
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672523)
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针对多噪音环境下的语音识别问题,提出了将环境噪音作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪音环境下的声学模型两层组成,通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异,消除了特征空间研究对噪音稳定性的限制并且解决了传统多类型训练造成的某些噪音环境下识别准确率降低的弊端,又通过深度神经网络(DNN)进行声学模型建模,进一步增强声学模型分辨噪音的能力,从而提高模型空间语音识别的噪音鲁棒性。实验与多类型训练得到的基准模型进行对比,结果显示层级语音识别模型较该基准模型的WER值相对降低了20.3%,表明层级语音识别模型有利于增强语音识别的噪音鲁棒性。
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