期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
被引量:
4
1
作者
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2021年第17期90-94,共5页
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超...
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超越。文中采用Kaldi开源语音识别平台,结合RNN语言模型和DNN模型的三种损失函数,即最大互信息量(MMI)、最小贝叶斯风险(sMBR)和最小因素错误率(MPE),在维吾尔语语料库(THUYG-20公开语料库)测试数据上分别取得了16.73%,16.55%和15.95%的词错误率。相比高斯混合模型的词错误率分别降低了2.88%,3.06%和3.66%。深层神经网络在资源匮乏的少数民族语言以及多语言信息处理上有更强的能力。
展开更多
关键词
维吾尔语语音识别
RNN语言模型
DNN-HMM
声学模型
判别式训练
损失函数
Kaldi
在线阅读
下载PDF
职称材料
隐子空间聚类算法的改进及其增量式算法
被引量:
4
2
作者
董琪
王士同
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第5期802-813,共12页
基于稀疏表示的隐子空间聚类(latent subspace clustering,LSC)算法,相对于传统的子空间聚类算法,具有更快的聚类速度,使其适用于更大的数据集,但是其存在字典训练具有随机性,占用内存过多等缺陷。参照LC-KSVD字典训练算法的思想,通过...
基于稀疏表示的隐子空间聚类(latent subspace clustering,LSC)算法,相对于传统的子空间聚类算法,具有更快的聚类速度,使其适用于更大的数据集,但是其存在字典训练具有随机性,占用内存过多等缺陷。参照LC-KSVD字典训练算法的思想,通过将一部分信号的标签信息添加进字典训练阶段,以此提高了字典的判别性,进而提出了聚类精度更好的ILSC(improved LSC)算法。但相比于LSC算法,ILSC算法在字典训练阶段的耗时却大幅增加,针对此缺陷,参照增量字典训练的思想,提出了ILSC算法的增量式聚类算法I2LSC(incremental ILSC),在确保聚类精度、NMI(normalized mutual information)、RI(Rand index)值高于LSC且与ILSC相当的同时,较之ILSC具有更快的运行速度。
展开更多
关键词
子空间聚类
隐子空间聚类(LSC)
判别式
字典
训练
增量式字典
训练
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
被引量:
4
1
作者
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
机构
新疆大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
2021年第17期90-94,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0820602)。
文摘
基于深层神经网络(DNN)的语音识别模型不仅在单个语言上表现出色,而且在多语言信息处理领域也表现出了优异的能力。随着语音数据量的增加,高斯混合模型(GMM)在有效提升大词汇量连续语音识别系统性能以及识别效果上被神经网络(NN)模型超越。文中采用Kaldi开源语音识别平台,结合RNN语言模型和DNN模型的三种损失函数,即最大互信息量(MMI)、最小贝叶斯风险(sMBR)和最小因素错误率(MPE),在维吾尔语语料库(THUYG-20公开语料库)测试数据上分别取得了16.73%,16.55%和15.95%的词错误率。相比高斯混合模型的词错误率分别降低了2.88%,3.06%和3.66%。深层神经网络在资源匮乏的少数民族语言以及多语言信息处理上有更强的能力。
关键词
维吾尔语语音识别
RNN语言模型
DNN-HMM
声学模型
判别式训练
损失函数
Kaldi
Keywords
Uygur speech recognition
RNN language model
DNN-HMM
acoustic model
discriminative training
loss function
Kaldi
分类号
TN911.7-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
隐子空间聚类算法的改进及其增量式算法
被引量:
4
2
作者
董琪
王士同
机构
江南大学数字媒体学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017年第5期802-813,共12页
基金
国家自然科学基金No.61170122
教育部新世纪优秀人才支持计划No.NCET-12-0882~~
文摘
基于稀疏表示的隐子空间聚类(latent subspace clustering,LSC)算法,相对于传统的子空间聚类算法,具有更快的聚类速度,使其适用于更大的数据集,但是其存在字典训练具有随机性,占用内存过多等缺陷。参照LC-KSVD字典训练算法的思想,通过将一部分信号的标签信息添加进字典训练阶段,以此提高了字典的判别性,进而提出了聚类精度更好的ILSC(improved LSC)算法。但相比于LSC算法,ILSC算法在字典训练阶段的耗时却大幅增加,针对此缺陷,参照增量字典训练的思想,提出了ILSC算法的增量式聚类算法I2LSC(incremental ILSC),在确保聚类精度、NMI(normalized mutual information)、RI(Rand index)值高于LSC且与ILSC相当的同时,较之ILSC具有更快的运行速度。
关键词
子空间聚类
隐子空间聚类(LSC)
判别式
字典
训练
增量式字典
训练
Keywords
subspace clustering
latent subspace clustering (LSC)
discriminant dictionary training
incremental dictionary training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DNN-HMM和RNN的维吾尔语语音识别
阿地力江·阿布都尼亚孜
米吉提·阿不里米提
艾斯卡尔·艾木都拉
《现代电子技术》
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
隐子空间聚类算法的改进及其增量式算法
董琪
王士同
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部