【摘 要】
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为了提升连续语音识别系统性能,将深度自编码器神经网络应用于语音信号特征提取。通过堆叠稀疏自编码器组成深度自编码器(Deep Auto-Encoding,DAE),经过预训练和微调两个步骤
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(1202020368、11074159、11374199)
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为了提升连续语音识别系统性能,将深度自编码器神经网络应用于语音信号特征提取。通过堆叠稀疏自编码器组成深度自编码器(Deep Auto-Encoding,DAE),经过预训练和微调两个步骤提取语音信号的本质特征,使用与上下文相关的三音素模型,以音素错误率大小为系统性能的评判标准。仿真结果表明相对于传统梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征以及优化后的MFCC特征,基于深度自编码器提取的深度特征更具优越性。
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