基于Kaldi的语音识别算法

摘要：

为了改善传统语音识别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行语音识别.针对声音频率信号识别率较低的问题,本文采用了快速傅立叶变换和动态差分的方法进行MFCC特征提取.实验证明,相比于单独的SGMM、SGMM+MMI等语音识别算法,该算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义.

关键词：语音识别、Kaldi、子空间高斯混合模型、深度神经网络

所属期刊栏目：15

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金项目2572015DY07;国家级大学生创新创业训练计划201810225364;哈尔滨市科技创新人才专项资金项目2013RFQXJ100

在线出版日期：2019-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：163-166