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針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）聲學(xué)建模參數(shù)在低資源訓(xùn)練數(shù)據(jù)條件下的語音識別任務(wù)中存在訓(xùn)練不充分的問題，提出一種利用多流特征提升低資源卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型性能的方法。首先，為了在低資源聲學(xué)建模過程中充分利用有限訓(xùn)練數(shù)據(jù)中更多數(shù)量的聲學(xué)特征，先對訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取幾類不同的特征；其次，對每一類類特征分別構(gòu)建卷積子網(wǎng)絡(luò)，形成一個并行結(jié)構(gòu)，使得多特征數(shù)據(jù)在概率分布上得以規(guī)整；然后通過在并行卷積子網(wǎng)絡(luò)之上加入全連接層進行融合，從而得到一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型；最后，基于該聲學(xué)模型搭建低資源語音識別系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，并行卷積層子網(wǎng)絡(luò)可以將不同特征空間規(guī)整得更為相似，且該方法相對傳統(tǒng)多特征拼接方法和單特征CNN建模方法分別提升了3. 27%和2.08%的識別率；當(dāng)引入多語言訓(xùn)練時，該方法依然適用，且識別率分別相對提升了5. 73%和4.57%。
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