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电子发烧友网>电子资料下载>传感与控制>如何设计一个有限状态转换器的端到端中文语音识别系统

如何设计一个有限状态转换器的端到端中文语音识别系统

2018-12-28 | rar | 0.80 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  针对隐马尔可夫模型( HMM)在语音识别中存在的不合理条件假设,进一步研究循环神经网络的序列建模能力,提出了基于双向长短时记忆神经网络的声学模型构建方法,并将联结时序分类( CTC)训练准则成功地应用于该声学模型训练中,搭建出不依赖于隐马尔可夫模型的端到端中文语音识别系统;同时设计了基于加权有限状态转换器( WFST)的语音解码方法,有效解决了发音词典和语言模型难以融入解码过程的问题。与传统GMM-HMM系统和混合DNN-HMM系统对比,实验结果显示该端到端系统不仅明显降低了识别错误率,而且大幅提高了语音解码速度,表明了该声学模型可以有效地增强模型区分度和优化系统结构。

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