| DNN模型对汉语电话录音识别的研究与比较 |
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| 引用本文： | 孔玲军,李艳.DNN模型对汉语电话录音识别的研究与比较[J].福建电脑,2022,38(3):52-54. |
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| 作者姓名： | 孔玲军 李艳 |
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| 作者单位： | 南开大学滨海学院 天津 300270 |
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| 摘 要： | 深度神经网络DNN(Deep Neural Network)是近年机器学习理论中被诸多研究者广泛关注的语音识别模型。DNN模型利用DNN的学习能力可提升对噪声和口音的鲁棒性,在很多大规模语音识别任务中都超过了GMM模型。本文基于DNN与HMM特点,提取40维的MFCC特征向量后,利用DNN的每个输出节点估计HMM每个状态的后验概率,进而得到了对电话录音场景下的模型参数。最后,对1000小时的汉语电话录音和公开汉语语料集thchs-30上进行三次模型训练设计实验,并对比GMM-HMM模型参数效果。实验结果表明,DNN-HMM模型在1000小时的电话录音测试集上误识率降低了5.84%-9.42%,且两种模型识别效果表现得都比较稳定。
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| 关 键 词： | DNN GMM 电话录音 Kaldi |
Research and Comparison of DNN Model for Chinese Telephone Recording Recognition |
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| KONG Lingjun,LI Yan.Research and Comparison of DNN Model for Chinese Telephone Recording Recognition[J].Fujian Computer,2022,38(3):52-54. |
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| Authors: | KONG Lingjun LI Yan |
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| Affiliation: | (Binhai College,Nankai University,Tianjin,China,300270) |
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