|
|
1.
多噪声环境下的层级语音识别模型
曹晶晶, 许洁萍, 邵聖淇
计算机应用
2018, 38 (6):
1790-1794.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112678
针对多噪声环境下的语音识别问题，提出了将环境噪声作为语音识别上下文考虑的层级语音识别模型。该模型由含噪语音分类模型和特定噪声环境下的声学模型两层组成，通过含噪语音分类模型降低训练数据与测试数据的差异，消除了特征空间研究对噪声稳定性的限制，并且克服了传统多类型训练在某些噪声环境下识别准确率低的弊端，又通过深度神经网络（DNN）进行声学模型建模，进一步增强声学模型分辨噪声的能力，从而提高模型空间语音识别的噪声鲁棒性。实验中将所提模型与多类型训练得到的基准模型进行对比，结果显示所提层级语音识别模型较该基准模型的词错率（WER）相对降低了20.3%，表明该层级语音识别模型有利于增强语音识别的噪声鲁棒性。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
