24、基于深度学习的语音识别中的鲁棒特征

最新推荐文章于 2025-12-21 10:13:38 发布
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分类专栏： 深度学习重塑语音识别 文章标签： 语音识别 深度学习 鲁棒特征
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基于深度学习的语音识别中的鲁棒特征

1. 不同特征的WER表现

在语音识别中，不同的特征对于识别结果的影响显著。以下是使用WDAS波束形成信号训练的DNN声学模型，在CHiME - 3真实评估数据上，采用基线和抗噪特征得到的词错误率（WER）：
| 特征 | 真实测试WER(%) |
| ---- | ---- |
| MFB | 20.17 |
| DOC | 18.53 |
| MMeDuSA | 18.27 |
| DOC + fMLLR | 15.28 |
| MMeDuSA + fMLLR | 14.96 |

从表格中可以看出，结合了fMLLR的特征（DOC + fMLLR和MMeDuSA + fMLLR）表现出更低的词错误率，说明fMLLR在提升语音识别准确率方面有积极作用。

2. 鲁棒特征的作用

2.1 应对训练 - 测试条件不匹配

在语音识别评估中，DNN模型在训练和测试条件匹配时能产生最先进的结果，但当测试条件与训练条件严重不匹配时，其性能容易下降。鲁棒特征的使用有助于在不同深度学习架构下，改善声学模型在训练 - 测试条件不匹配情况下的性能。

传统方法如数据增强和自适应在数据不匹配的情况下非常有用，能让模型处理未见过的数据条件。鲁棒特征通常旨在创建语音的不变表示，使数据扰动对其特征空间的影响最小化，从而为声学模型提供可靠的特征表示。而且，在数据增强和自适应步骤之上使用鲁棒特征是有益的。

2.2 受人类听觉处理启发

人类听觉处理是多个非线性过程的复杂交互，如听觉注意力、时间滤波、掩蔽等

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基于深度学习的语音合成和语音识别技术
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深度学习在语音识别中的应用及优化
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【深度学习】深度学习语音识别算法的详细解析
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基于深度学习的语音情感识别系统开题报告
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深入探索基于深度学习的语音识别系统：技术原理与实现案例
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研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
深度学习常用工具和库介绍
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即使对于有一定基础的人来说，如果之前没有接触过python，学习深度学习的时候，对一些工具和依赖库依然会感到陌生，我自己就是学Java的，最近在学习深度学习，对 python接触不多，因此对其中一些工具并不熟悉，所以整理了一些常用的介绍一下，当然后续可能还会增加。
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