[发明专利]基于深层时延神经网络的藏语卫藏方言口语识别方法有效
| 申请号： | 202110183564.3 | 申请日： | 2021-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN112951206B | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | 魏建国;何铭;徐君海 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G10L15/00 | 分类号： | G10L15/00;G10L15/02;G10L15/06;G10L15/14;G10L15/16;G10L15/26;G10L25/24;G10L25/69 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习、信号处理、语音识别、特征提取、发音学等技术领域，为针对藏语卫藏方言的口语应用场景，提升藏语卫藏方言口语识别模型的整体效果，本发明，基于深层时延神经网络的藏语卫藏方言口语识别方法，采用三种藏语方言混合的音频数据集，通过速度扰动、添加噪音和混响的方法对原始音频数据集进行扩充，并利用扩充后的数据集基于开源的语音识别工具箱kaldi的链式chain模型训练一个深层的时延神经网络，作为藏语声学模型，利用音频数据中卫藏方言的部分对声学模型进行第二次训练，以获得针对卫藏方言的深层的时延神经网络声学模型。本发明主要应用于藏语卫藏方言口语识别场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深层 神经网络 藏语 方言 口语 识别 方法 | ||
【主权项】：
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