【摘 要】
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声学模型在语音识别系统中处于核心的地位。对维吾尔语而言,由于数据采集和标注存在的各种困难,用于训练声学模型的语音数据不够充分。为此,本文研究了基于长短期记忆网络的
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院; 科大讯飞研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61363063,No.U1603262);新疆自治区重点实验室项目(2015KL013)
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声学模型在语音识别系统中处于核心的地位。对维吾尔语而言,由于数据采集和标注存在的各种困难,用于训练声学模型的语音数据不够充分。为此,本文研究了基于长短期记忆网络的跨语言声学模型建模方法,利用汉语庞大的训练数据训练深度神经网络声学模型,然后将网络的输出层权重去掉,用随机化的方式产生与维吾尔语输出层对应的权重值,然后采用反向传播的方式,利用维吾尔语语音数据更新所有权重来训练维吾尔语声学模型。实验结果表明,本文提出的方法使维吾尔语转写和听写识别系统的识别错误率比基线系统平均分别相对减少了20%和30%,说明该方法利用了汉语大数据来训练神经网络的隐层,让维吾尔语声学模型能在一个较好的初始权重网络上进行训练,增强了网络的鲁棒性。
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