结合注意力机制和因果卷积网络的维吾尔语方言识别

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针对传统x-vector模型生成方言语音段级表示时,未考虑不同帧级特征对方言辨识作用不一致的问题,以及维吾尔语的黏着性特点,提出结合注意力机制和因果卷积网络的维吾尔语方言识别方法.首先使用多层因果卷网络实现方言语音序列建模,然后采用空洞卷积核增大感受野扩展采样范围,最后使用注意力池化获取方言语音段级特征.维吾尔语方言识别实验结果表明,所提方法较标准x-vector模型方言识别的识别准确率提升了23.19个百分点.
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