[发明专利]基于CDNN-HMM的中英文民航陆空通话声学模型构建方法在审
| 申请号： | 201910717450.5 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110390929A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 张海刚;刘远庆;杨金锋 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G10L15/14 | 分类号： | G10L15/14;G10L15/16 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于CDNN‑HMM的中英文民航陆空通话声学模型构建方法。其包括建立中英文民航陆空通话语料库；对语音信号进行预处理；提取出Fbank特征；对声学特征进行处理，获得Tran‑Fbank特征；利用Tran‑Fbank特征构建基于CDNN‑HMM的中英文民航陆空通话声学模型等步骤。本发明优点：通过对不同卷积神经网络的实验结果分析，一维卷积神经网络更适合民航陆空通话语音信号的识别任务，加入卷积的深度神经网络声学模型比单纯的DNN‑HMM模型性能更好。加入低帧率(LFR)后，不仅有效地降低了词错误率，而且也缩短了模型训练解码的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 陆空 声学模型 中英文 民航 通话 神经网络 构建 预处理 卷积神经网络 通话语音信号 模型训练 声学特征 特征构建 一维卷积 语音信号 解码 错误率 有效地 语料库 卷积 帧率 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于CDNN‑HMM的中英文民航陆空通话声学模型构建方法，其特征在于：所述的方法包括按顺序进行的下列步骤：步骤1)建立由中文数据集和英文数据集构成的中英文民航陆空通话语料库；步骤2)对上述中英文陆空通话语料库中的中英文民航陆空通话语音信号进行预处理；步骤3)从上述预处理后的中英文民航陆空通话语音信号中提取出Fbank特征并作为民航陆空通话语音信号的声学特征；步骤4)对上述民航陆空通话语音信号的声学特征进行线性判别分析、特征空间最大似然回归变换以及说话人自适应训练变换处理，获得Tran‑Fbank特征；步骤5)利用步骤4)获得的Tran‑Fbank特征构建基于CDNN‑HMM的中英文民航陆空通话声学模型。
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