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大词汇连续汉语语音的MLP声学特征的研究
被引量:
1
1
作者
吕丹桔
Ch. Plahl
B.Hoffmeister
《电脑知识与技术》
2010年第5期3470-3471,3475,共3页
短时声学特征参数如MFCC,PLP作为输入向量的高斯混合模型(GMM)的隐马尔可夫模型(HMM)的经典模型在大词汇连续语音识别系统(LVCSR)已取得了良好识别效果。但针对短时声学特征区分性差的特点,本文提出采用神经网络多层感知器(MLP...
短时声学特征参数如MFCC,PLP作为输入向量的高斯混合模型(GMM)的隐马尔可夫模型(HMM)的经典模型在大词汇连续语音识别系统(LVCSR)已取得了良好识别效果。但针对短时声学特征区分性差的特点,本文提出采用神经网络多层感知器(MLP)产生的两种类型差异特征HATs与TANDEM代替短时特征,分别训练GMM参数模型。实验结果表明,差异特征的GMHMM的LVCSR系统优于传统的短时特征的系统;为了更进一步提高系统识别率,该文又将两种类型差异特征HATs与TANDEM进行复合,构成MLPs特征流重建GMHMM,系统的错字率(CER)有2%~3.8%的明显改善。
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关键词
多层感知器
差异特征
隐马尔可夫
高斯混合模型
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职称材料
题名
大词汇连续汉语语音的MLP声学特征的研究
被引量:
1
1
作者
吕丹桔
Ch. Plahl
B.Hoffmeister
机构
西南林学院计算机与信息科学系云南
亚琛工业大学
计算机
第六研究所
出处
《电脑知识与技术》
2010年第5期3470-3471,3475,共3页
文摘
短时声学特征参数如MFCC,PLP作为输入向量的高斯混合模型(GMM)的隐马尔可夫模型(HMM)的经典模型在大词汇连续语音识别系统(LVCSR)已取得了良好识别效果。但针对短时声学特征区分性差的特点,本文提出采用神经网络多层感知器(MLP)产生的两种类型差异特征HATs与TANDEM代替短时特征,分别训练GMM参数模型。实验结果表明,差异特征的GMHMM的LVCSR系统优于传统的短时特征的系统;为了更进一步提高系统识别率,该文又将两种类型差异特征HATs与TANDEM进行复合,构成MLPs特征流重建GMHMM,系统的错字率(CER)有2%~3.8%的明显改善。
关键词
多层感知器
差异特征
隐马尔可夫
高斯混合模型
Keywords
MLP
discriminative features
HMM
GMM
分类号
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大词汇连续汉语语音的MLP声学特征的研究
吕丹桔
Ch. Plahl
B.Hoffmeister
《电脑知识与技术》
2010
1
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