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黄光许

作品数：1 被引量：21H指数：1
供职机构：中国科学院电子学研究所更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇递归神经
  • 1篇递归神经网络
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇语音识别系统
  • 1篇身份认证
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇矢量

机构

  • 1篇清华大学
  • 1篇中国科学院电...
  • 1篇中国科学院大...

作者

  • 1篇田垚
  • 1篇夏善红
  • 1篇刘加
  • 1篇黄光许
  • 1篇康健

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
低资源条件下基于i-vector特征的LSTM递归神经网络语音识别系统被引量：21
2017年
在低资源条件下,由于带标注训练数据较少,搭建的语音识别系统性能往往不甚理想。针对此问题,首先在声学模型上研究了长短时记忆(LSTM)递归神经网络,通过对长序列进行建模来充分挖掘上下文信息,并且引入线性投影层减小模型参数;然后研究了在特征空间中对说话人进行建模的技术,提取出能有效反映说话人和信道信息的身份认证矢量(i-vector);最后将上述研究结合构建了基于i-vector特征的LSTM递归神经网络系统。在Open KWS 2013标准数据集上进行实验,结果表明该技术相比于深度神经网络基线系统有相对10%的字节错误率降低。
黄光许田垚康健刘加夏善红
关键词：语音识别
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