【摘 要】
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为提高普米语语音识别系统的性能,引入深度学习模型进行普米语语音识别,该模型是一个高容量复杂的网络模型。以Kaldi语音识别工具包为实验平台,分别训练5种不同的声学模型,且
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2013BAJ07B02-1);云南省教育厅科学研究基金(2016YJS078);云南省高校物联网应用技术重点实验室开放研究课题(2015IOT02)
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为提高普米语语音识别系统的性能,引入深度学习模型进行普米语语音识别,该模型是一个高容量复杂的网络模型。以Kaldi语音识别工具包为实验平台,分别训练5种不同的声学模型,且这5种模型中包含一个有4隐层的深度神经网络模型。比较不同声学模型得到的语音识别率发现,G-DNN模型比Monophone模型的语音识别率平均提升49.8%。实验结果表明,当增加训练集的普米语语音语料量时,基于深度学习的普米语语音识别率会提升,而基于深度学习的普米语语音识别系统的鲁棒性比其余4个声学模型的普米语语音识别系统的鲁棒性更强。
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