[发明专利]一种基于混合声学模型的语音识别系统及方法有效
| 申请号： | 201711059592.4 | 申请日： | 2017-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109754790B | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 徐及;程高峰;潘接林;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/22 | 分类号： | G10L15/22;G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;武玥 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合声学模型的语音识别系统和方法，所述系统包括：信号处理及特征提取模块、发音词典、语言模型和解码器；所述系统还包括：混合声学模型；所述混合声学模型包括：前端的卷积神经网络和后端的时间延迟及长短时记忆混合神经网络；所述卷积神经网络作为一个特征提取模块放置在时间延迟及长短时记忆混合神经网络之前；所述卷积神经网络提取出来的鲁棒性特征和原有的特征进行拼接，一起作为后端时间延迟及长短时记忆混合神经网络的输入特征。本发明的系统基于卷积神经网络对特征的平移变换有更鲁棒的建模能力，能够有效降低模型识别错误率，提升多个任务集上的语音识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 声学 模型 语音 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合声学模型的语音识别系统，所述系统包括：信号处理及特征提取模块、发音词典、语言模型和解码器；其特征在于，所述系统还包括：混合声学模型；所述混合声学模型包括：前端的卷积神经网络和后端的时间延迟及长短时记忆混合神经网络；所述卷积神经网络作为一个特征提取模块放置在时间延迟及长短时记忆混合神经网络之前；所述卷积神经网络提取出来的鲁棒性特征和原有的特征进行拼接，一起作为后端时间延迟及长短时记忆混合神经网络的输入特征。
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