基于DBF的汉语方言自动辨识

作者：韩军

来源：电声技术, 2017, 41(Z1): 120-124.

DOI：10.16311/j.audioe.2017.h4.25

• 汉语方言辨识
• 深度神经网络
• 深度瓶颈特征

在汉语方言辨识中,传统的声学特征是语音信号的谱特征的参数化表示,常常包含说话人、信道、背景噪声等冗余信息,针对上述问题将深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）引入特征提取之中,提出了与音素层面相关的深度瓶颈特征（Deep Bottleneck Feature,DBF）,尝试从特征层面抑制方言冗余信息的影响。最后在实验部分对瓶颈层的位置,节点数目进行了讨论,结果显示,深度瓶颈特征相对于传统声学特征能够取得更高的识别率。

• 单位
  电子工程学院; 江苏师范大学