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隨著科技的發(fā)展，語音識(shí)別作為人機(jī)交互的重要接口，已經(jīng)被廣泛研究，很多商用系統(tǒng)也取得了巨大的成功。互聯(lián)網(wǎng)信息呈指數(shù)增長(zhǎng)的今天，如何利用這些數(shù)據(jù)更好及更快的為人類服務(wù)已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)，海量的語音數(shù)據(jù)的分析識(shí)別更是研究的重中之重。近年來深 10 度學(xué)習(xí)模型的廣泛發(fā)展和計(jì)算能力的大幅提升對(duì)語音識(shí)別技術(shù)的提升起到了關(guān)鍵作用。本文立足于語音識(shí)別與深度學(xué)習(xí)理論緊密結(jié)合，針對(duì)如何利用深度學(xué)習(xí)模型搭建區(qū)分能力更強(qiáng)魯棒性更強(qiáng)的聲學(xué)模型的問題，分別采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱馬爾科夫模型聯(lián)合訓(xùn)練聲學(xué)模型，通過 GMM-HMM、DNN-HMM、CNN-HMM 模型的對(duì)比，得出 DNN-HMM 和 CNN-HMM 模型在音素錯(cuò)誤率上有 12.77%和 15.01%的降低。
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