【摘 要】
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<正>0引言在过去几年中,由于引入了基于深度神经网络(DNN)的声学模型,在自动语音识别(ASR)方面取得了重大进展。然而,这些ASR系统在信噪比相对较低的环境中仍然表现得相对较
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302126);广东省教育厅特色创新项目(2017KTSCX141);广州市科技计划项目(201904010468)
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<正>0引言在过去几年中,由于引入了基于深度神经网络(DNN)的声学模型,在自动语音识别(ASR)方面取得了重大进展。然而,这些ASR系统在信噪比相对较低的环境中仍然表现得相对较差,并且噪声稳健性仍然是阻止ASR系统大规模应用的关键问题。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN)[1]的结合,即CNN-TDNN融合了两者的优点。本文对带噪语音进行前端DNN增强[2]预处理,
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