基于深度学习的声学模型研究

作者：沈东风; 张二华

来源：计算机与数字工程, 2021, 49(02): 315-321.

• 语音识别
• 声学模型
• 深度学习
• BLSTM

近年来,深度学习凭借其优越的性能广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域,它对性能的提升远超于以往的传统方法。论文采取循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)中的长短期记忆模型(Long Short Time Memory,LSTM)实现了语音识别中的声学模型构建,并增加反向时序信息对训练的影响,构成了双向长短期记忆模型(Bi-directional Long Short Time Memory,BLSTM)。语音信号是一种复杂的时变信号,而BLSTM能够在处理时间序列数据的同时,选择性地记住有效信息,丢弃无用信息,实验表明该方法的识别率较传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model,GMM-HMM)有显著的提高。

• 单位
  南京理工大学