【摘 要】
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随着计算机技术的发展,人机交互从单纯的文本指令式交互逐渐转为语音、图像等多元交互方式。语音交互的基础是语音识别,而语音识别的本质是将语音信号转换为自然语言文本。传统的语音识别系统包括语音预处理、语言模型、音素词典、声学模型和解码器等基础单元,本文针对现有声学模型的语音特性学习能力不足问题,根据语音信号的特性和神经网络学习能力提出声学网络模型新方案,并对构建的模型结构进行优化,进而提高中文语音识别系
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随着计算机技术的发展,人机交互从单纯的文本指令式交互逐渐转为语音、图像等多元交互方式。语音交互的基础是语音识别,而语音识别的本质是将语音信号转换为自然语言文本。传统的语音识别系统包括语音预处理、语言模型、音素词典、声学模型和解码器等基础单元,本文针对现有声学模型的语音特性学习能力不足问题,根据语音信号的特性和神经网络学习能力提出声学网络模型新方案,并对构建的模型结构进行优化,进而提高中文语音识别系统的性能和效率。本文提出了时延神经网络（Time Delay Neural Network,TDNN）声学模型、TDNN-LSTM声学模型和频谱增强声学模型。时延神经网络声学模型是针对语音信号的上下文相关特性构建的神经网络结构;TDNN-LSTM声学模型是在时延神经网络结构的基础上引入长短期记忆网络结构（Long Short-Term Memory,LSTM）构建的神经网络,该模型对语音信号的上下文相关和长时序相关特性都具有较好的学习能力;频谱增强声学模型使用动态频谱增强方法对TDNN-LSTM声学模型的输入特征进行频谱增强优化。本文使用上述三种声学模型、N-gram语言模型和解码器等基本单元构建了中文语音识别系统,并在中文语料库AISHELL上对该系统进行测试验证。测试结果表明时延神经网络语音识别系统的词错误率为7.51%,相比于传统的GMMHMM语音识别系统词错误率下降了7.58%;TDNN-LSTM语音识别系统的词错误率与时延神经网络系统基本一致,但在保证收敛的前提下训练时间减少了16.76%,;频谱增强语音识别系统则在TDNN-LSTM系统的词错误率上进一步下降了1.42%。基于上述研究结果,本文设计并实现了浏览器/服务器（B/S）模式的中文语音在线识别系统,进一步检验了所提出的语音识别模型的实用性。
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