《表1 Fbank特征与CNN特征性能对比》
综上所述,CNN的卷积层,Pooling层结构十分适用于语音信号的各种分布特性,因此本文将CNN用作特征提取的方法,并结合相比Softmax更为复杂的分类器GMM-HMM来增强分类器对特征的描述能力进而改进识别效果。
图表编号 | XD0024701000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.10.25 |
作者 | 张文宇、刘畅 |
绘制单位 | 西安邮电大学经济管理学院、西安邮电大学经济管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
综上所述,CNN的卷积层,Pooling层结构十分适用于语音信号的各种分布特性,因此本文将CNN用作特征提取的方法,并结合相比Softmax更为复杂的分类器GMM-HMM来增强分类器对特征的描述能力进而改进识别效果。
图表编号 | XD0024701000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.10.25 |
作者 | 张文宇、刘畅 |
绘制单位 | 西安邮电大学经济管理学院、西安邮电大学经济管理学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |