32、基于深度学习的印度语言识别综述

基于深度学习的印度语言识别综述

在印度这样的国家，语言识别任务变得更加困难，因为大多数语言拥有共同的音素集。为了让语言识别（LID）系统能够更准确地检测大量目标语言或密切相关的语言，可以将语言预先分类为不同的子语言家族或类别。随着深度学习技术的发展，利用深度学习的新方法被用于处理语言数据。

深度学习在语言识别中的应用

深度学习显著提高了计算机设备的预测能力，这得益于海量数据的可用性和先进学习算法的使用。在基于深度学习的语言识别系统中，全连接深度神经网络和卷积神经网络（CNN）架构表现相似，但CNN模型对于每种相关语言所需的参数要少得多。然而，识别口语语言的根本困难在于找到有意义的音频特征表示，这些表示要能抵抗个体发音差异和跨语言相似性。因此，使用这些数据集构建可靠的深度学习模型颇具挑战性。

研究方向

相关研究从三个独特方向展开，分别是简单深度学习方法、混合特征提取方法和混合深度学习架构。下面主要介绍混合特征提取方法和多语言深度学习声学建模方法在印度语言识别中的研究情况。

混合特征提取方法综述

序号	技术方法	意义	局限性
1	基于MFCC的自动口语语言识别	由于自动语音识别（ASR）技术的进步，口语语言识别（SLID）的重要性日益增加。该方法通过添加不同响度的噪声使模型对日常生活中的噪声具有鲁棒性