基于循环神经网络的语音识别研究

摘要：

语音识别作为人工智能研究中不可或缺的一部分已经逐渐渗透到人们的日常生活中.针对传统语音识别方法不能很好地实现并识别复杂多变、非特定人语音的问题,文中提出利用在时间序列上关联性较强的循环神经网络(RNN)建立语音识别模型.考虑到语音信号丰富的时频信息表达,在特征提取环节进行改进,利用具有较好时频分辨率的小波变换(WT)取代快速傅里叶变换(FFT)作为该模型的输入;然后,采用随时间展开的反向传播算法(BPTT)进行特征学习与训练.在实验测试中,首先,对比分析了基于小波变换的特征提取对识别效果的影响;其次,通过与传统的HMM模型及BP神经网络的识别率做对比,验证RNN神经网络可提高语音识别准确率和稳定性.

关键词：语音识别、循环神经网络、反向传播算法、特征提取、小波变换、HMM模型、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TN912-34;TP391.1

资助基金：国家自然科学基金资助项目61572259

在线出版日期：2019-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156