【摘 要】
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语音识别是人工智能领域一项关键性技术,是机器理解人类语言的重要手段。随着深度学习技术的出现,研究者们将更多的关注点投入到基于深度学习的语音识别模型中,多种语音识别模型接连不断地出现,语音识别的表现得到了进一步的提升。端到端语音识别框架的引入,将传统的声学模型和语言模型整合在一起,使得构建语音识别模型的流程变得更加容易。然而,虽然已有一些端到端的模型架构被成功应用到ASR系统中,但是其在特征信息利用
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语音识别是人工智能领域一项关键性技术,是机器理解人类语言的重要手段。随着深度学习技术的出现,研究者们将更多的关注点投入到基于深度学习的语音识别模型中,多种语音识别模型接连不断地出现,语音识别的表现得到了进一步的提升。端到端语音识别框架的引入,将传统的声学模型和语言模型整合在一起,使得构建语音识别模型的流程变得更加容易。然而,虽然已有一些端到端的模型架构被成功应用到ASR系统中,但是其在特征信息利用、流式识别需求、建模单元选择等方面还有很多问题亟待解决。针对上述问题,本文将流式识别的方法融合到端到端的语音识别框架中,在保证模型识别率的前提下实现流式识别,并在此基础上,探究建模单元、网络结构以及模型参数的设置对模型的影响。综上,本文的主要工作和创新点主要包括:（1）分析了从传统的语音识别方法到现代语音识别方法的发展逻辑,以及语音识别多个领域中的应用场景。然后就目前语音识别技术中存在的困难和亟待解决的问题,以及中文语音识别经典的语料库展开说明。（2）研究了语音识别中的相关技术,包括语音特征提取技术、声学建模技术、语言建模技术,完成了基于MFCC和Fbank的特征提取,并基于自建的数据库完成了基于HMM-GMM的关键词识别模型。（3）将端到端的技术应用到语音识别的模型中,以中文字符作为建模单元,分别研究了基于CTC和基于Transformer的两种语音识别模型。在实验过程中,对CTC的建模采用了3种网络架构,探究网络架构对模型识别的影响;探究LSTM和GRU两种循环神经网络变体在数据集上的表现,总结两种网络的最佳应用场景。实验结果表明:层数较多的GRU网络适合较小数据集,而多层LSTM网络在较大数据集上有更好的模型表现;Transformer模型在较小的数据集上训练时间较长,相较而言收敛较为困难;而在较大的数据集上表现更优异。（4）为了更好的利用语音的特征,提出了将擅长提取局部特征的卷积网络与善于捕捉全局信息的Attention机制相结合,用以作为语音编码器的设计。为了解决端到端语音识别系统的延迟性,研究了RNN-T的解码器设计,在此基础上将其与基于注意力的解码器联合解码,并融入触发机制,提出具有流式语音识别特点的端到端模型。考虑注意力机制的种类以及触发注意力中的前瞻帧个数等超参数对于模型表现的影响,并对三种常见的中文语音识别建模单位展开讨论。结果表明,在thchs-30和aishell-1两个数据集中采用音节+字音的建模方式,并使用基于位置的注意力机制,能够在RNN-T和触发注意力的联合解码网络中实现流式识别,且保证模型识别准确率。
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