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                基于循环神经网络的音素识别研究

                黎长江 胡燕

                黎长江, 胡燕. 基于循环神经网络的音素识别研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(8): 47-51.
                引用本文: 黎长江, 胡燕. 基于循环神经网络的音素识别研究[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(8): 47-51.
                LI Chang-jiang, HU Yan. Research of Phoneme Recognition Based on Recurrent Neural Network[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(8): 47-51.
                Citation: LI Chang-jiang, HU Yan. Research of Phoneme Recognition Based on Recurrent Neural Network[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(8): 47-51.

                基于循环神经网络的音素识别研究

                详细信息
                  作者简介:

                  黎长江,男,(1991-),硕士研○究生.研究方㊣ 向为语音识别.E-mail:jonathan.l@qq.com.

                  胡燕,女,(1965-),教授,硕士▆生导师.研究方向〗为智能信息检索.

                • 中图分类号: TP391.42

                Research of Phoneme Recognition Based on Recurrent Neural Network

                • 摘要: 基于隐马尔科夫模型(HMM)和循环神经网络(RNN)的HMM-RNN混合模型在语音识别中取得了很大的成功.然而使用HMM需要知道每一帧对应的标签才能进行有效的训练,在数据的准备阶段需要将语音进行预对齐;另一方面,在语█音信号的分帧过程中,相邻帧有1/2-1/3的重合部分,由于RNN的计算过程本身就是上下文相关的,相邻帧的重合部分增加◥了整个系统的训练时间.针对上述问题,使用连接时序分类(CTC)来代替HMM跟RNN结合,并在语音分帧过程中去除相邻帧之间的重合部分,使用TIMIT语音数据集,进行音素上的识别任务,并且实验结果表明CTC-BLSTM模型在音素上的识别率要高于HMM-BLSTM混合模型,CTC-BSLTM在去除帧重合后能够大幅提高系统的训练效率并且保证识别率大致相同.

                   

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                出版历程
                • 收稿日期:  2016-11-20
                • 修回日期:  2016-12-23
                • 刊出日期:  2017-08-05

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