文档名：深度神经网络的语音深度特征提取方法
为了提升连续语音识别系统性能,将深度自编码器神经网络应用于语音信号特征提取.通过堆叠稀疏自编码器组成深度自编码器(DeepAuto-Encoding,DAE),经过预训练和微调两个步骤提取语音信号的本质特征,使用与上下文相关的三音素模型,以音素错误率大小为系统性能的评判标准.仿真结果表明相对于传统梅尔频率倒谱系数(Mel-FrequencyCepstralCoefficient,MFCC)特征以及优化后的MFCC特征,基于深度自编码器提取的深度特征更具优越性.
作者：李涛曹辉郭乐乐
作者单位：陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西西安710100
母体文献：2018中国西部声学学术交流会论文集
会议名称：2018中国西部声学学术交流会
会议时间：2018年8月23日
会议地点：兰州
主办单位：中国声学学会微声学分会,四川省声学学会,山东声学学会,上海声学学会,黑龙江省声学学会,陕西省声学学会,浙江省声学学会
语种：chi
分类号：
关键词：语音识别 深度自编码器 梅尔频率倒谱系数 特征提取
在线出版日期：2020年7月21日
基金项目：
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