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论文研究-低资源条件下基于i-vector特征的LSTM递归神经网络语音识别系统.pdf下载

  • 更新:2024-06-08 22:35:02
  • 大小:1.32MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:数据集 - 行业研究
  • 格式:PDF

资源介绍

在低资源条件下,由于带标注训练数据较少,搭建的语音识别系统性能往往不甚理想。针对此问题,首先在声学模型上研究了长短时记忆(LSTM)递归神经网络,通过对长序列进行建模来充分挖掘上下文信息,并且引入线性投影层减小模型参数;然后研究了在特征空间中对说话人进行建模的技术,提取出能有效反映说话人和信道信息的身份认证矢量(i-vector);最后将上述研究结合构建了基于i-vector特征的LSTM递归神经网络系统。在Open KWS 2013标准数据集上进行实验,结果表明该技术相比于深度神经网络基线系统有相对10%的字节错误率降低。