基于深度神经网络的维吾尔语语音识别

摘要：

目前的语音识别主要采用隐马尔可夫模型去实现，考虑三音子后，模型参数巨增，在训练数据有限的状态下，模型参数得不到很好的训练，影响语音识别率。为提高语音识别率，提出基于深度神经网络的语音识别方法。以 kaldi 为测试平台，对一个含有4隐层的神经网络进行训练，利用该模型进行维吾尔语语音识别。实验结果表明，相比基本单音子隐马尔科夫模型和考虑三音子后的隐马尔科夫模型，深度神经网络模型使维吾尔语语音识别错误率分别降低了31.09%和8.68%，且现存一切模型优化算法在此模型中依然有效。

关键词：语音识别、模型、深度神经网络、三音子、隐马尔可夫

分类号：TP391.42(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61365005、60965002;新疆大学博士毕业生科研启动基金项目2014211B009;新疆大学自治区自然科学基金项目BS120124

在线出版日期：2015-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2239-2244