全序列卷积神经网络+连接时序分类语音识别

最新推荐文章于 2025-05-04 14:28:17 发布
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分类专栏： 语音识别 文章标签： 语音识别 DFCNN CTC
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本文探讨了全序列卷积神经网络（DFCNN）在语音识别中的使用，通过傅里叶变换和语谱图分析处理音频。接着介绍了连接时序分类（CTC）如何实现端到端的序列建模，简化传统语音识别的对齐过程。实验中，音频数据以16kHz，单声道，8bit的wav格式进行数字化处理，结合Scipy和matplotlib进行分析和可视化。

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全序列卷积神经网络

DFCNN：deep fully convolutional neural network 全序列卷积神经网络
在这里插入图片描述
DFCNN对时域信号进行分帧、加窗、傅里叶变换、取对数得到语谱图。
在这里插入图片描述
语谱图的x是时间，y轴是频率，z轴是幅度。幅度用亮色如红色表示高，用深色表示低。利用语谱图可以查看指定频率端的能量分布。

DFCNN直接将一句语音作为输入，输出单元则直接与最终的识别结果相对应（音节或汉字），DFCNN的结构中把时间和频率作为图像的两个维度，通过较多的卷积层和池化层的组合，实现对整个语句的建模。

首先对音频文件的每帧进行傅里叶变换，将时间和频率做为图像的两个维度，然后使用3*3的卷积核对时频图进行卷积，卷积层（convolution layer）输出32特征，然后使用最大池化Maxpooling提取最大参数，来降低参数数量，池化层（pooling layer）输出64特征，此时数据的另两个维度减半，然后再通过一次cnn_cell，此时数据的维度减半，特征值变为128，最后接入全连接层（fully connected layers）。

卷积层的卷积核（kernel_size

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