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基于智能手机的维吾尔语语音控制系统的开发
被引量：
2
1
作者
米尔阿迪力江·麦麦提
吾守尔·斯拉木
+2 位作者
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
热依曼·吐尔逊
艾尼宛尔·托乎提
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期220-223,305,共5页
以实现维吾尔语命令词识别为目的,重点研究维吾尔语命令词识别系统在Android平台下的开发与实现过程,介绍系统开发难点、核心技术及系统典型的几个功能。系统主要由Android开发包、Eclipse集成开发环境和API接口进行开发,并且通过自动...
以实现维吾尔语命令词识别为目的,重点研究维吾尔语命令词识别系统在Android平台下的开发与实现过程,介绍系统开发难点、核心技术及系统典型的几个功能。系统主要由Android开发包、Eclipse集成开发环境和API接口进行开发,并且通过自动选型规则来实现维汉英多种文字的正确显示及处理等问题,针对广大用户的不同说话方式,重新构建维吾尔语语音语法文件,解决各地不同方言问题。在一般实验室环境下做实验得到了90.56%的正确识别率和85.00%的成功执行率等测试结果,表明维吾尔语非特定人命令词识别研究中语法文件的结构及构建对系统有不同的影响。
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关键词
ANDROID平台
维吾尔语
关键词识别
槽语法
命令词识别
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职称材料
基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
被引量：
1
2
作者
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
+1 位作者
黄浩
吾守尔·斯拉木
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第10期1852-1859,共8页
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(C...
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(CTC)相连接,通过BPE-dropout方法形成鲁棒性更强的子词,以子词和字作为建模单元,同时进行多任务训练和解码。实验结果分析发现,子词作为建模单元能有效解决未登录词问题,多任务学习模型能在低资源环境下较充分利用数据,学习到丰富的时序语音特征信息,进一步提升模型的识别性能。在公开的维吾尔语语音数据集THUYG-20上与基线相比把子词错误率和字错误率分别降低7.3%和3.8%。
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关键词
CONFORMER
链接时序分类
多任务学习
子词
维吾尔语
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职称材料
基于Conformer的端到端语音识别模型的压缩优化策略
被引量：
2
3
作者
桑江坤
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第12期2639-2649,共11页
随着深度学习的兴起,端到端语音识别模型受到越来越多的关注。最近,基于Conformer框架的提出,使得端到端语音识别模型的性能得到进一步的提升,同时在语音识别领域也得到了广泛的应用。然而,这些端到端模型由于内存和计算需求较大,所以...
随着深度学习的兴起,端到端语音识别模型受到越来越多的关注。最近,基于Conformer框架的提出,使得端到端语音识别模型的性能得到进一步的提升,同时在语音识别领域也得到了广泛的应用。然而,这些端到端模型由于内存和计算需求较大,所以在资源有限的设备上部署和推理是受限的。该文为了保证模型精度损失较小的情况下,尽可能地减少模型的大小和计算量,分别采用了模型量化,基于权重通道的结构化剪枝以及奇异值分解等三种压缩优化策略,同时对模型量化进行了改进。探究了不同程度的压缩对模型精度损失所造成的影响。通过结合这些策略在不同设备进行了测试,相比于基线在其字错误率误差小于3%的情况下,模型推理识别的速度约提升3~4倍。
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关键词
深度学习
端到端语音识别
CONFORMER
量化
剪枝
分解
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职称材料
题名
基于智能手机的维吾尔语语音控制系统的开发
被引量：
2
1
作者
米尔阿迪力江·麦麦提
吾守尔·斯拉木
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
热依曼·吐尔逊
艾尼宛尔·托乎提
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期220-223,305,共5页
基金
国家自然科学基金项目(60762006)
国家工信部电子发展重大项目(159018)
新疆自治区自然科技项目(2011211A012)
文摘
以实现维吾尔语命令词识别为目的,重点研究维吾尔语命令词识别系统在Android平台下的开发与实现过程,介绍系统开发难点、核心技术及系统典型的几个功能。系统主要由Android开发包、Eclipse集成开发环境和API接口进行开发,并且通过自动选型规则来实现维汉英多种文字的正确显示及处理等问题,针对广大用户的不同说话方式,重新构建维吾尔语语音语法文件,解决各地不同方言问题。在一般实验室环境下做实验得到了90.56%的正确识别率和85.00%的成功执行率等测试结果,表明维吾尔语非特定人命令词识别研究中语法文件的结构及构建对系统有不同的影响。
关键词
ANDROID平台
维吾尔语
关键词识别
槽语法
命令词识别
Keywords
Android platform
Uyghur
Keyword recognition
Slot grammar
Command words recognition
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
被引量：
1
2
作者
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
黄浩
吾守尔·斯拉木
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆多语种信息技术实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第10期1852-1859,共8页
基金
国家自然科学基金(62066043)。
文摘
维吾尔语是黏着语,词汇量较多,容易出现未登录词问题并且属于低资源语言,导致维吾尔语的端到端语音识别模型性能较低。针对上述问题,该文提出了基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别模型,在编码器层使用Conformer并与链接时序分类(CTC)相连接,通过BPE-dropout方法形成鲁棒性更强的子词,以子词和字作为建模单元,同时进行多任务训练和解码。实验结果分析发现,子词作为建模单元能有效解决未登录词问题,多任务学习模型能在低资源环境下较充分利用数据,学习到丰富的时序语音特征信息,进一步提升模型的识别性能。在公开的维吾尔语语音数据集THUYG-20上与基线相比把子词错误率和字错误率分别降低7.3%和3.8%。
关键词
CONFORMER
链接时序分类
多任务学习
子词
维吾尔语
Keywords
Conformer
connectionist temporal classification
multi task learning
subword
Uyghur
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于Conformer的端到端语音识别模型的压缩优化策略
被引量：
2
3
作者
桑江坤
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆多语种信息技术实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第12期2639-2649,共11页
基金
国家自然科学基金(62066043)。
文摘
随着深度学习的兴起,端到端语音识别模型受到越来越多的关注。最近,基于Conformer框架的提出,使得端到端语音识别模型的性能得到进一步的提升,同时在语音识别领域也得到了广泛的应用。然而,这些端到端模型由于内存和计算需求较大,所以在资源有限的设备上部署和推理是受限的。该文为了保证模型精度损失较小的情况下,尽可能地减少模型的大小和计算量,分别采用了模型量化,基于权重通道的结构化剪枝以及奇异值分解等三种压缩优化策略,同时对模型量化进行了改进。探究了不同程度的压缩对模型精度损失所造成的影响。通过结合这些策略在不同设备进行了测试,相比于基线在其字错误率误差小于3%的情况下,模型推理识别的速度约提升3~4倍。
关键词
深度学习
端到端语音识别
CONFORMER
量化
剪枝
分解
Keywords
deep learning
end-to-end speech recognition
Conformer
quantization
pruning
decomposition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能手机的维吾尔语语音控制系统的开发
米尔阿迪力江·麦麦提
吾守尔·斯拉木
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
热依曼·吐尔逊
艾尼宛尔·托乎提
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多任务学习的端到端维吾尔语语音识别
苏比·艾依提
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
黄浩
吾守尔·斯拉木
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Conformer的端到端语音识别模型的压缩优化策略
桑江坤
努尔麦麦提·尤鲁瓦斯
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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