【摘 要】
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目前的语音识别主要采用隐马尔可夫模型去实现,考虑三音子后,模型参数巨增,在训练数据有限的状态下,模型参数得不到很好的训练,影响语音识别率。为提高语音识别率,提出基于深
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目前的语音识别主要采用隐马尔可夫模型去实现,考虑三音子后,模型参数巨增,在训练数据有限的状态下,模型参数得不到很好的训练,影响语音识别率。为提高语音识别率,提出基于深度神经网络的语音识别方法。以kaldi为测试平台,对一个含有4隐层的神经网络进行训练,利用该模型进行维吾尔语语音识别。实验结果表明,相比基本单音子隐马尔科夫模型和考虑三音子后的隐马尔科夫模型,深度神经网络模型使维吾尔语语音识别错误率分别降低了31.09%和8.68%,且现存一切模型优化算法在此模型中依然有效。
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