資料介紹
隨著科技的發展,語音識別作為人機交互的重要接口,已經被廣泛研究,很多商用系統也取得了巨大的成功。互聯網信息呈指數增長的今天,如何利用這些數據更好及更快的為人類服務已經成為研究的熱點,海量的語音數據的分析識別更是研究的重中之重。近年來深 10 度學習模型的廣泛發展和計算能力的大幅提升對語音識別技術的提升起到了關鍵作用。本文立足于語音識別與深度學習理論緊密結合,針對如何利用深度學習模型搭建區分能力更強魯棒性更強的聲學模型的問題,分別采用了深度神經網絡和卷積神經網絡與隱馬爾科夫模型聯合訓練聲學模型,通過 GMM-HMM、DNN-HMM、CNN-HMM 模型的對比,得出 DNN-HMM 和 CNN-HMM 模型在音素錯誤率上有 12.77%和 15.01%的降低。
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