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基于深度学习的语音识别技术现状与展望
  • ISSN号:1004-9037
  • 期刊名称:《数据采集与处理》
  • 时间:0
  • 分类:TN912.3[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:中国科学技术大学语音与语言信息处理国家工程实验室,合肥230027
  • 相关基金:安徽省科技重大专项(15czz02007)资助项目; 国家重点研发计划(2016YFB1001300)资助项目
中文摘要:

首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍。然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展。这一部分内容主要分成以下5点进行介绍:声学模型训练准则,基于深度学习的声学模型结构,基于深度学习的声学模型训练效率优化,基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别。最后就基于深度学习的语音识别未来可能的研究方向进行展望。

英文摘要:

In this paper,deep learning is briefly introduced.Then,a review of the research progress of deep learning based speech recognition is presented from the following five points:Training criterions for deep learning based acoustic models,different model architectures for deep learning based speech recognition acoustic modeling,scalable and distributed optimization methods for deep learning based acoustic model training,speaker adaptation for deep learning based acoustic model,and deep leaning based end-toend speech recognition.At the end of this paper,the future possible research points of deep learning based speech recognition are also proposed.

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期刊信息
  • 《数据采集与处理》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会 仪器仪表学会 信号处理学会 中国一汽仪表学会 中国物理学会 微弱信号检测学会 南京航空航天大学
  • 主编:贲德
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:sjcj@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892742
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9037
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1367/TN
  • 邮发代号:28-235
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源用刊,2007年被评为江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8148