【摘 要】
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传统用户登入语音识别模型的泛化性能较差，导致语音识别精度不理想。为解决上述问题，构建基于多任务训练的用户登入语音识别模型。利用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的数据处理能力，将多任务学习（Multi-task learning, MTL）应用在循环神经网络中，采用共享隐层学习的方式并行训练多个任务，获取更多共享特征，完成多任务学习，提高循环神经网络泛化性能
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传统用户登入语音识别模型的泛化性能较差，导致语音识别精度不理想。为解决上述问题，构建基于多任务训练的用户登入语音识别模型。利用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的数据处理能力，将多任务学习（Multi-task learning, MTL）应用在循环神经网络中，采用共享隐层学习的方式并行训练多个任务，获取更多共享特征，完成多任务学习，提高循环神经网络泛化性能，构建基于MTL-RNN的语音识别模型，将用户登入连贯语音信息作为模型输入，结合多任务学习结构，通过用户身份、情感和性别的分类输出，实现用户登入语音识别。实验结果表明，上述模型具备较高语音识别准确率，语音识别非加权平均召回率较高，说明引入多任务学习可增强上述模型的语音识别的泛化能力，优化识别精度。
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