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面向低算力设备的改进轻量化语音识别模型
1
作者
李政霖
介婧
+2 位作者
柴佳辉
郑慧
武晓莉
《计算机工程与设计》
2025年第10期2969-2977,共9页
针对语音识别模型在低算力设备上部署难且识别精度低的问题,提出一种改进的轻量化语音识别模型。该模型采用双通道多核卷积结构,以深度残差收缩网络为主要识别单元;引入卷积块注意力模块提高其对通道和空间位置的特征敏感度;结合门控线...
针对语音识别模型在低算力设备上部署难且识别精度低的问题,提出一种改进的轻量化语音识别模型。该模型采用双通道多核卷积结构,以深度残差收缩网络为主要识别单元;引入卷积块注意力模块提高其对通道和空间位置的特征敏感度;结合门控线性单元,提高对长序列语音信息的识别能力;采用非对称卷积策略减少参数量;通过像素注意力引导模块进行特征融合,增强对关键语音信息的捕捉能力。在中文数据集Aishell-1上的实验结果表明,该模型字错误率为12.13%,相较于结果最好的ResNet降低了5.76%,同时其参数量因引入非对称卷积策略降低了40.26%,有效降低了模型的复杂度。
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关键词
轻量化语音识别模型
双通道多核卷积结构
深度残差收缩网络
卷积块
注意力
模块
门控线性单元
非对称卷积策略
像素注意力引导模块
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题名
面向低算力设备的改进轻量化语音识别模型
1
作者
李政霖
介婧
柴佳辉
郑慧
武晓莉
机构
浙江科技大学自动化与电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
2025年第10期2969-2977,共9页
基金
浙江省基础公益研究计划基金项目(LTGG23F030001)
浙江省教育厅一般科研基金项目(研究生专项:Y202352180)
浙江省尖兵领雁计划基金项目(2022C04012)。
文摘
针对语音识别模型在低算力设备上部署难且识别精度低的问题,提出一种改进的轻量化语音识别模型。该模型采用双通道多核卷积结构,以深度残差收缩网络为主要识别单元;引入卷积块注意力模块提高其对通道和空间位置的特征敏感度;结合门控线性单元,提高对长序列语音信息的识别能力;采用非对称卷积策略减少参数量;通过像素注意力引导模块进行特征融合,增强对关键语音信息的捕捉能力。在中文数据集Aishell-1上的实验结果表明,该模型字错误率为12.13%,相较于结果最好的ResNet降低了5.76%,同时其参数量因引入非对称卷积策略降低了40.26%,有效降低了模型的复杂度。
关键词
轻量化语音识别模型
双通道多核卷积结构
深度残差收缩网络
卷积块
注意力
模块
门控线性单元
非对称卷积策略
像素注意力引导模块
Keywords
lightweight speech recognition model
dual-channel multi-kernel convolution structure
deep residual shrinkage network
convolutional block attention module
gated linear unit
asymmetric convolution strategy
pixel attention-guide module
分类号
TP183 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向低算力设备的改进轻量化语音识别模型
李政霖
介婧
柴佳辉
郑慧
武晓莉
《计算机工程与设计》
2025
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