【摘 要】
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针对当前关键词识别少资源或零资源场景下的要求,提出一种基于音频自动分割技术和深度神经网络的关键词识别算法.首先采用一种基于度量距离的改进型语音分割算法,将连续语音
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针对当前关键词识别少资源或零资源场景下的要求,提出一种基于音频自动分割技术和深度神经网络的关键词识别算法.首先采用一种基于度量距离的改进型语音分割算法,将连续语音流分割成孤立音节,再将音节细分成和音素状态联系的短时音频片段,分割后的音频片段具有段间特征差异大,段内特征方差小的特点.接着利用一种改进的矢量量化方法对音频片段的状态特征进行编码,实现了关键词集内词的高精度量化编码和集外词的低精度量化编码.最后以音节为识别单位,采用压缩的状态转移矩阵作为音节的整体特征,送入深度神经网络进行语音识别.仿真结果表明,该算法能从自然语音流中较为准确地识别出多个特定关键词,算法易于理解、训练简便,且具有较好的鲁棒性.
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