本文關(guān)鍵詞：基于語音樣例查詢的關(guān)鍵詞識別方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于語音樣例查詢的關(guān)鍵詞識別是關(guān)鍵詞識別的一個重要分支,該類關(guān)鍵詞識別不需要考慮關(guān)鍵詞對應(yīng)的文本信息就能夠從音頻數(shù)據(jù)中快速地搜索并返回與查詢關(guān)鍵詞相關(guān)語音段。因此,該方法主要應(yīng)用于缺乏語音資源和語音學(xué)知識的小語種。近年來,隨著國際化進(jìn)程的不斷加快,針對小語種的語音處理特別是關(guān)鍵詞識別迅速進(jìn)入人們的視野,成為現(xiàn)階段語音處理的一個熱點(diǎn)問題。本論文主要針對該領(lǐng)域的兩個問題進(jìn)行研究：第一,相對于傳統(tǒng)聲學(xué)特征,具有更高可區(qū)分性特征的研究：第二,針對采用隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的關(guān)鍵詞建模識別,研究樣本稀缺情況下關(guān)鍵詞模型的訓(xùn)練方法。近年來,隨著學(xué)習(xí)方法的不斷改進(jìn),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)在模式識別中得到了諸多成功的應(yīng)用,引起了學(xué)術(shù)界廣泛的關(guān)注。在語音識別中,基于DNN狀態(tài)輸出的DNN-HMM相比高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)-HMM基線系統(tǒng)大大降低了語音識別詞錯誤率。而由具有狹窄中間層,也稱為瓶頸層(BottleNeck, BN)的DNN提取出的BN特征在GMM-HMM基線系統(tǒng)中也取得了接近DNN-HMM模型的語音識別詞錯誤率。本文在相同的關(guān)鍵詞識別框架下比較兩種不同的特征：感知線性預(yù)測(Perceptual Linear Prediction, PLP)和BN特征,找出具有更高區(qū)分性的特征以提高識別系統(tǒng)性能。在基于語音樣例查詢的關(guān)鍵詞識別中,采用統(tǒng)計(jì)建模的方法可以提升模型的穩(wěn)健性。然而,在該類關(guān)鍵詞識別中,關(guān)鍵詞訓(xùn)練樣本的數(shù)量極度缺乏,僅有十到二十個左右甚至更少。在這種情況下,如何更加充分的利用關(guān)鍵詞樣本中的包含的有效信息非常重要。本文在HMM識別框架中,使用最大后驗(yàn)概率(Maximum a Posterior)方法建立關(guān)鍵詞模型,提高了識別系統(tǒng)在資源稀缺情況下的識別性能。另外,還驗(yàn)證了三種模型訓(xùn)練方法在關(guān)鍵詞變化的情況下的有效性。本文提出的算法在標(biāo)準(zhǔn)的TIMIT及藏語數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),從實(shí)驗(yàn)結(jié)果上證明了這些算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：關(guān)鍵詞識別 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BN特征 隱馬爾科夫模型 最大后驗(yàn)概率
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究歷史和現(xiàn)狀11-13
• 1.3 關(guān)鍵詞識別系統(tǒng)框架13-15
• 1.4 關(guān)鍵詞識別系統(tǒng)的性能評價(jià)指標(biāo)15-16
• 1.5 論文的研究內(nèi)容16
• 1.6 文的結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 基于DTW的關(guān)鍵詞識別方法18-32
• 2.1 DTW框架介紹18-26
• 2.1.1 后驗(yàn)概率圖生成19-22
• 2.1.2 模式匹配算法22-25
• 2.1.3 得分融合25-26
• 2.2 特征提取26-30
• 2.2.1 PLP特征26-29
• 2.2.2 特征規(guī)整29-30
• 2.3 實(shí)驗(yàn)配置30-31
• 2.3.1 數(shù)據(jù)庫30
• 2.3.2 PLP特征30-31
• 2.3.3 模型參數(shù)31
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于BN特征的關(guān)鍵詞識別方法研究32-48
• 3.1 BN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-41
• 3.1.1 BN特征訓(xùn)練33-38
• 3.1.2 BN特征提取38-39
• 3.1.3 改進(jìn)的BN特征39-41
• 3.2 基于DTW的識別框架研究41-44
• 3.2.1 樣本聯(lián)合41-42
• 3.2.2 距離函數(shù)42-44
• 3.3 實(shí)驗(yàn)配置44
• 3.3.1 BN特征44
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析44-47
• 3.4.1 特征對比試驗(yàn)44-45
• 3.4.2 隱層數(shù)量實(shí)驗(yàn)45
• 3.4.3 BN層位置實(shí)驗(yàn)45
• 3.4.4 BN層激活函數(shù)實(shí)驗(yàn)45-46
• 3.4.5 距離度量實(shí)驗(yàn)46
• 3.4.6 樣本聯(lián)合與得分融合比較46-47
• 3.5 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于HMM模型的特征及方法研究48-60
• 4.1 HMM簡介48-51
• 4.1.1 前向算法49-50
• 4.1.2 Baum-Welsh算法50-51
• 4.2 模型訓(xùn)練方法51-54
• 4.2.1 基于ML的模型訓(xùn)練方法51-52
• 4.2.2 改進(jìn)的ML模型訓(xùn)練方法52
• 4.2.3 基于MAP的模型訓(xùn)練方法52-54
• 4.3 音高特征54-55
• 4.4 實(shí)驗(yàn)配置55-56
• 4.4.1 數(shù)據(jù)庫55-56
• 4.4.2 特征提取56
• 4.4.3 模型參數(shù)56
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析56-58
• 4.5.1 特征對比實(shí)驗(yàn)57
• 4.5.2 模型生成實(shí)驗(yàn)57-58
• 4.6 本章小結(jié)58-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 論文總結(jié)60
• 5.2 研究展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-68
• 致謝68-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文70

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