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跨语种民航陆空通话语音识别模型研究
1
作者
刘远庆
郭晓静
+1 位作者
张海刚
杨金锋
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期158-163,189,共7页
为实现中英文民航陆空通话语音识别,提出一种基于深度学习的跨语种民航陆空通话语音识别方法。基于共享隐层的卷积深度神经网络(CDNN)建立一个跨语种声学模型;将中文音素和英文音素(CMU)融合用于构建混合语言模型;在此基础上将CMU标准...
为实现中英文民航陆空通话语音识别,提出一种基于深度学习的跨语种民航陆空通话语音识别方法。基于共享隐层的卷积深度神经网络(CDNN)建立一个跨语种声学模型;将中文音素和英文音素(CMU)融合用于构建混合语言模型;在此基础上将CMU标准英文音素映射为TIMIT标准英文音素重构语言模型用于识别;为了缩短训练和解码的时间,在提取特征阶段加入低帧率。实验结果表明,卷积深度神经网络声学模型可较好地应用于民航陆空通话领域;音素映射方法能够进一步提高识别性能;加入低帧率后有效缩短了训练时间且使词错误率下降到4.28%。
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关键词
民航陆空通话
跨语种语音识别
卷积深度神经网络
音素融合
低帧率
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职称材料
题名
跨语种民航陆空通话语音识别模型研究
1
作者
刘远庆
郭晓静
张海刚
杨金锋
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
深圳职业技术学院人工智能学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第5期158-163,189,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61502498)。
文摘
为实现中英文民航陆空通话语音识别,提出一种基于深度学习的跨语种民航陆空通话语音识别方法。基于共享隐层的卷积深度神经网络(CDNN)建立一个跨语种声学模型;将中文音素和英文音素(CMU)融合用于构建混合语言模型;在此基础上将CMU标准英文音素映射为TIMIT标准英文音素重构语言模型用于识别;为了缩短训练和解码的时间,在提取特征阶段加入低帧率。实验结果表明,卷积深度神经网络声学模型可较好地应用于民航陆空通话领域;音素映射方法能够进一步提高识别性能;加入低帧率后有效缩短了训练时间且使词错误率下降到4.28%。
关键词
民航陆空通话
跨语种语音识别
卷积深度神经网络
音素融合
低帧率
Keywords
Civil
aviation's
radiotelephony
communication
Cross-lingual
speech
recognition
Convolution
depth
neural
network
phoneme
merging
Low
frame
rate
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
跨语种民航陆空通话语音识别模型研究
刘远庆
郭晓静
张海刚
杨金锋
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
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