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基于改进Inception-ResNet_v2的低资源少数民族语音识别
被引量:
2
1
作者
贾嘉敏
潘文林
《软件导刊》
2022年第8期51-55,共5页
为更有效地对低资源少数民族语言进行语音识别研究,提出一种SE-Block与Inception_Resnet_v2相结合的深度神经网络模型。该模型引入Inception结构提取语谱图特征,同时引入SE-Block增强网络对特征维度的信息通道选择能力,优化网络性能。...
为更有效地对低资源少数民族语言进行语音识别研究,提出一种SE-Block与Inception_Resnet_v2相结合的深度神经网络模型。该模型引入Inception结构提取语谱图特征,同时引入SE-Block增强网络对特征维度的信息通道选择能力,优化网络性能。实验结果表明,相比其他主流模型,该模型在提高模型精度与训练收敛速度的同时,增强了网络的整体学习能力。实验在佤语数据集上取得良好的学习效果,验证了该模型在数据样本数量有限的低资源少数民族语音识别中的高效性。
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关键词
孤立词识别
语谱图
Inception-ResNet_v2
SE-Block
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职称材料
基于DNN-HMM的佤语语音声学建模
被引量:
1
2
作者
贾嘉敏
程振
+1 位作者
潘文林
王欣
《计算机时代》
2022年第8期61-64,68,共5页
在佤语语音识别中,以孤立词作为识别单元时,未登录词对识别性能的影响很大。结合佤语语音特点,以音素作为识别单元,提出基于DNN-HMM声学模型的佤语语音识别方法。实验结果表明,与传统的GMM-HMM声学建模方法相比,基于DNN-HMM的声学模型...
在佤语语音识别中,以孤立词作为识别单元时,未登录词对识别性能的影响很大。结合佤语语音特点,以音素作为识别单元,提出基于DNN-HMM声学模型的佤语语音识别方法。实验结果表明,与传统的GMM-HMM声学建模方法相比,基于DNN-HMM的声学模型表现出更加优越的识别性能,词错误率(WER)最优达29.24%。
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关键词
佤语
语音识别
识别单元
Kaldi
DNN-HMM
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职称材料
题名
基于改进Inception-ResNet_v2的低资源少数民族语音识别
被引量:
2
1
作者
贾嘉敏
潘文林
机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
出处
《软件导刊》
2022年第8期51-55,共5页
文摘
为更有效地对低资源少数民族语言进行语音识别研究,提出一种SE-Block与Inception_Resnet_v2相结合的深度神经网络模型。该模型引入Inception结构提取语谱图特征,同时引入SE-Block增强网络对特征维度的信息通道选择能力,优化网络性能。实验结果表明,相比其他主流模型,该模型在提高模型精度与训练收敛速度的同时,增强了网络的整体学习能力。实验在佤语数据集上取得良好的学习效果,验证了该模型在数据样本数量有限的低资源少数民族语音识别中的高效性。
关键词
孤立词识别
语谱图
Inception-ResNet_v2
SE-Block
Keywords
isolated-word recognition
language spectra
Inception-ResNet_v2
SE-Block
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于DNN-HMM的佤语语音声学建模
被引量:
1
2
作者
贾嘉敏
程振
潘文林
王欣
机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
云南民族大学电气信息工程学院
出处
《计算机时代》
2022年第8期61-64,68,共5页
基金
云南民族大学数学与计算机科学学院研究生科研项目(SJXY-2021-019)。
文摘
在佤语语音识别中,以孤立词作为识别单元时,未登录词对识别性能的影响很大。结合佤语语音特点,以音素作为识别单元,提出基于DNN-HMM声学模型的佤语语音识别方法。实验结果表明,与传统的GMM-HMM声学建模方法相比,基于DNN-HMM的声学模型表现出更加优越的识别性能,词错误率(WER)最优达29.24%。
关键词
佤语
语音识别
识别单元
Kaldi
DNN-HMM
Keywords
Wa language
speech recognition
recognition unit
Kaldi
DNN-HMM
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于改进Inception-ResNet_v2的低资源少数民族语音识别
贾嘉敏
潘文林
《软件导刊》
2022
2
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职称材料
2
基于DNN-HMM的佤语语音声学建模
贾嘉敏
程振
潘文林
王欣
《计算机时代》
2022
1
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