基于CNN-DFSMN-CTC的语音识别模型的研究.pdf

简介：
本研究探讨了一种结合卷积神经网络（CNN）、深度双向频域声学建模（DFSMN）和连接时序分类（CTC）技术的新型语音识别模型。论文深入分析了该模型在提升语音识别准确度方面的潜力，并通过实验验证其有效性。 随着智能技术的发展，语音识别技术在智能家居、智慧家庭等领域扮演着至关重要的角色，并有效改变了人类的生活与工作方式。然而，传统语音识别模块在面对复杂环境时准确率不高且训练过程复杂，为此提出了改进方案：将深度前馈序列神经网络（DFSMN）和端到端的连接时序分类（CTC）方法结合，对声学模型进行创新以提升其在复杂环境中的表现。 现有声学特征提取方法难以满足需求，在深度神经网络中表征能力不足。为解决这一问题，论文采用卷积神经网络（CNN）基于对数梅尔滤波组（LogMelFilter-bank）的方法来二次提取声学特征。通过此改进，新的模型在THCHS-30数据集上的字错率分别比传统CNN和长短期记忆网络（LSTM）降低了6.83% 和7.96%。 该语音识别模型的核心创新在于结合了深度学习中的CNN与DFSMN结构，并利用CTC算法进行端到端训练，从而提升准确率和鲁棒性。此外，通过CNN对特征的二次提取增强了声学特征在深度学习模型中的表达能力，使模型能够更好地处理复杂声音信号。 DFSMN网络借助其深度前馈架构有效处理时间序列数据并捕捉长距离依赖信息，在语音识别任务中至关重要；而CTC作为端到端训练方法，则简化了模型的训练过程，允许无需对齐的数据进行训练，并减少了人工干预的需求。研究表明，这种改进后的语音识别模型在智能家居、智慧家庭等应用中有明显优势：不仅提高了准确率和用户交互体验，还在实际测试中表现出色。 针对现有技术挑战，本段落提出结合DFSMN与CTC方法并利用CNN二次提取特征的新型语音识别模型，在提高准确性和简化训练复杂性方面取得了显著效果。THCHS-30数据集上的测试显示该模型相比传统方案有明显性能提升。这项研究不仅为语音识别技术的发展提供了新的思路，也为智能语音交互的实际应用奠定了坚实的基础。