基于循环神经网络的语音识别模型

被引:20
作者
朱小燕
王昱
徐伟
机构
[1] 清华大学智能技术与系统国家重点实验室!北京
[2] 清华大学计算机科学与技术系!北京
关键词
语音识别; 隐马尔可夫模型(HMM); 循环神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; TN912.3 [语音信号处理];
学科分类号
0711 ;
摘要
近年来基于隐马尔可夫模型 (HMM)的语音识别技术得到很大发展 .然而 HMM模型有着一定的局限性 ,如何克服 HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点 .在语音识别中引入神经网络的方法是克服 HMM局限性的一条途径 .该文将循环神经网络应用于汉语语音识别 ,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法 .实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能 ,与传统的 HMM模型效果相当 .新的训练策略能够在提高训练速度的同时 ,使得模型分类性能有明显提高 .
引用
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