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摘要
针对传统声学模型存在模型组件复杂且不能统一进行训练,数据必须进行预对齐的问题,提出基于一维门控卷积神经网络与CTC的中文端到端语音识别模型。通过堆叠多层一维卷积神经网络进行声学建模,提取包含上下文信息的高层抽象特征,融合门控线性单元减少梯度弥散,利用CTC算法实现以汉字字符作为建模基元的端到端训练和解码。在公开数据集上的实验结果表明,与基线模型相比,该模型语音识别性能有明显提升,字错误率降低了3.3%以上。
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单位中国人民解放军海军工程大学; 电子工程学院
