基于GRU-HMM声学模型的湖南方言辨识
谢可欣1
董胡2
邹孝1
汤琛1
钱盛友1
1.湖南师范大学物理与电子科学学院 长沙 4100812.湖南师范大学物理与电子科学学院 长沙 410081;长沙师范学院信息科学与工程学院 长沙 410100
摘要：建立了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络和隐马尔科夫模型(HMM)结合的声学模型.采用梅尔倒谱系数(MFCC)作为该声学模型的输入,利用GRU神经网络能够对时间序列的实时记忆能力来对语音数据进行概率统计,所得概率值通过HMM模型进行统计和重新评估,最终得到辨识结果.用该方法对湖南方言进行了辨识研究,实验证明,此声学模型与传统声学模型相比具有更好的辨识效率.
关键词：门控循环单元(GRU)隐马尔科夫模型(HMM)声学模型梅尔倒谱系数(MFCC)湖南方言辨识
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11474090)国家自然科学基金(11774088)湖南省教育厅优秀青年项目(17B025)湖南省自然科学基金青年项目(2018JJ3557)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 493-496 )
英文信息