基于DBF的汉语方言自动辨识
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.
汉语方言辨识、深度神经网络、深度瓶颈特征
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TN391(半导体技术)
2017-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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