《表4 不同规模的DNN-VAD模型在开发集上的识别结果Tab.4 CERs for different DNN model sizes》

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《基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测》

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表4给出了客服对话数据上，在相同的端点检测参数和解码参数下，使用不同DNN模型所得到的识别结果。结果显示在字错误率上小模型仅仅比大模型差了0.1%，差别并不明显。如果语音环境比较复杂，使用大模型的鲁棒性会更好，但一般情况下小的DNN模型能满足检测的需要，且小模型在运行速度上胜于大模型。考虑到实时性，在实际应用中采用了隐层节点数为128的模型规模。