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 2025-12-04 16:43:45 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. 不同特征的词错误率（WER）

在语音识别中，词错误率（WER）是衡量模型性能的重要指标。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，不同特征表现出不同的WER，具体如下表所示：
| 特征 | 真实测试WER(%) |
| — | — |
| MFB | 20:17 |
| DOC | 18:53 |
| MMeDuSA | 18:27 |
| DOC + fMLLR | 15:28 |
| MMeDuSA + fMLLR | 14:96 |

从这个表格中我们可以推测，结合了fMLLR的特征（如DOC + fMLLR和MMeDuSA + fMLLR）在降低WER方面表现更优，这表明fMLLR可能对提高模型的识别准确率有积极作用。

2. 鲁棒特征对声学模型性能的提升

2.1 训练 - 测试条件不匹配时的性能问题

在近期的语音识别评估中，DNN模型在训练 - 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。例如，训练数据是在安静环境下收集的，而测试数据是在嘈杂环境中，模型的识别准确率可能会大幅降低。

2.2 传统方法与鲁棒特征的作用

传统方法如数据增强和自适应在处理数据不匹配的情况时非常有用。数据增强可以通过添加噪声、混响等方式扩充训练数据，使模型能够适应更多的情况；自适应则可以根据测试数据的特点调整模型的参数。

鲁棒特征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。例如，在嘈

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