深度神经网络的语音深度特征提取方法

作者：李涛; 曹辉^*; 郭乐乐

来源：声学技术, 2018, 37(04): 367-371.

DOI：10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.04.013

• 语音识别
• 深度自编码器
• 梅尔频率倒谱系数

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。

• 单位
  陕西师范大学