本文關鍵詞：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的蒙古語語音識別系統(tǒng)聲學模型的研究　出處：《內(nèi)蒙古大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡 聲學模型 蒙古語 區(qū)分性訓練 說話人特征

【摘要】：語音識別是實現(xiàn)人機交互的重要手段,它的最終目的是讓人與機器能夠像人與人一樣通過語音對話實現(xiàn)交流。在最近幾年里,語音識別技術經(jīng)歷了巨大的變革,深度神經(jīng)網(wǎng)絡成功替代了高斯混合模型(GMM)成為聲學建模的主流方法。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡結構如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)以及長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)等在聲學模型上得到了廣泛的研究。然而這些研究主要集中在英語,中文等使用人數(shù)較多的語言上,對于其它使用人數(shù)較少的語言來講,語音識別技術研究仍然處于初級的研究階段,其中蒙古語正是這樣的一種語言。本文將DNN、時延神經(jīng)網(wǎng)絡(TDNN)、CNN,LSTM,前向序列記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(FSMN)等神經(jīng)網(wǎng)絡結構用于蒙古語聲學模型的建模,通過對比不同神經(jīng)網(wǎng)絡結構的聲學模型來研究神經(jīng)網(wǎng)絡結構對蒙古語語音識別性能影響。同時為了進一步提升蒙古語聲學模型的性能,本文還使用神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)分性訓練方法和添加說話人特征兩種方式對模型進行了優(yōu)化訓練。實驗結果表明,基于LSTM的聲學模型在蒙古語語音識別系統(tǒng)中有最好的性能,但是LSTM由于結構復雜導致解碼過程計算量大于其他結構,而FSMN在準確率和計算復雜度的均衡性能上要優(yōu)于其他結構。同時使用區(qū)分性訓練和添加說話人特征后,聲學模型的性能有明顯的提升。
[Abstract]:Speech recognition is an important means to achieve human-computer interaction, its ultimate aim is to let people and machines like people like to communicate through speech dialogue. In recent years, speech recognition technology has undergone great changes, the depth of the neural network has successfully replaced the Gauss mixture model (GMM) has become the mainstream method of acoustic modeling neural network. Various structures such as the depth of the neural network (DNN), convolutional neural network (CNN) and the short memory neural network (LSTM) in the acoustic model has been widely studied. However, these studies mainly focus on English, such as the use of more Chinese number of language, for other use fewer words in terms of speech recognition technology is still in the primary stage of the study, which is a kind of Mongolian language such as DNN. In this paper, time delay neural network (TDNN), CNN, LSTM, prior to the sequence of memory of God The network (FSMN), the structure of neural network modeling for Mongolian acoustic model, by comparing the acoustic model of different kinds of neural network to study the influence of neural network structure on the performance of Mongolian speech recognition. At the same time in order to further enhance the performance of Mongolian acoustic models, discriminative training methods are used in this neural network and add speaker characteristics in two ways optimize the training of the model. The experimental results show that the acoustic model based on LSTM has the best performance in the Mongolian speech recognition system, but due to the LSTM complex structure lead to calculate the amount of decoding process is greater than the other structures, and the computation complexity FSMN equalization performance is superior to other structures in the accuracy and use of distinction. At the same time add training and speaker characteristics, performance of acoustic model has significantly improved.

【學位授予單位】：內(nèi)蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP183;TN912.34

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本文編號：1401004