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發(fā)視頻如何設(shè)計一個有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器的端到端中文語音識別系統(tǒng)
2018-12-28 |
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資料介紹
針對隱馬爾可夫模型（ HMM）在語音識別中存在的不合理條件假設(shè)，進(jìn)一步研究循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列建模能力，提出了基于雙向長短時記憶神經(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音識別系統(tǒng)；同時設(shè)計了基于加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器（ WFST）的語音解碼方法，有效解決了發(fā)音詞典和語言模型難以融入解碼過程的問題。與傳統(tǒng)GMM-HMM系統(tǒng)和混合DNN-HMM系統(tǒng)對比，實驗結(jié)果顯示該端到端系統(tǒng)不僅明顯降低了識別錯誤率，而且大幅提高了語音解碼速度，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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