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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>如何設(shè)計(jì)一個(gè)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器的端到端中文語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

      如何設(shè)計(jì)一個(gè)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器的端到端中文語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)

      2018-12-28 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)隱馬爾可夫模型（ HMM）在語(yǔ)音識(shí)別中存在的不合理?xiàng)l件假設(shè)，進(jìn)一步研究循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列建模能力，提出了基于雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲學(xué)模型構(gòu)建方法，并將聯(lián)結(jié)時(shí)序分類（ CTC）訓(xùn)練準(zhǔn)則成功地應(yīng)用于該聲學(xué)模型訓(xùn)練中，搭建出不依賴于隱馬爾可夫模型的端到端中文語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)；同時(shí)設(shè)計(jì)了基于加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器（ WFST）的語(yǔ)音解碼方法，有效解決了發(fā)音詞典和語(yǔ)言模型難以融入解碼過(guò)程的問(wèn)題。與傳統(tǒng)GMM-HMM系統(tǒng)和混合DNN-HMM系統(tǒng)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該端到端系統(tǒng)不僅明顯降低了識(shí)別錯(cuò)誤率，而且大幅提高了語(yǔ)音解碼速度，表明了該聲學(xué)模型可以有效地增強(qiáng)模型區(qū)分度和優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

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