33、印度语言识别与道路交通预测的深度学习技术研究

印度语言识别与道路交通预测的深度学习技术研究

1. 印度语言识别技术分析

在印度语言识别领域，深度学习技术得到了广泛应用，但也面临着诸多挑战。

1.1 多语言深度学习声学建模的问题

多语言深度学习声学建模在印度语言识别中具有重要意义。然而，从单语上下文相关模型初始化会导致上下文相关状态的激增，语言自适应训练虽采用了学习隐藏单元贡献（LHUC）方法，但由于音素集不匹配导致上下文相关标签显著增加，给多语言和跨语言自动语音识别（ASR）带来了额外困难。

技术	意义	局限性
低资源印度东部和东北部语言的多语言语音语料库	MFCC、SDC 和 RASTA - PLP 特征用于检测说话者和语言特定信息	低资源情况下训练数据不足
多语言 CapsNET 模型的细粒度语言识别	实时从嘈杂易获取数据源检测口语	胶囊网络在目标检测方面效果不佳
LSTM - CTC 联合声学模型用于印度语言识别	增大门大小可降低关键曲线	受限区域不支持关键曲线
多语言场景文本检测和语言识别	生成文本提案并优化