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公开(公告)号：CN110211574B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910477034.2
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于瓶颈特征和多尺度多头注意力机制的语音识别模型建立方法，属于建模方法领域。传统的注意力模型存在识别性能较差，注意力尺度单一等问题。一种基于瓶颈特征和多尺度多头注意力机制的语音识别模型建立方法，采用深度置信网络提取瓶颈特征作为前端，能够增加模型的鲁棒性，而后端则采用由不同尺度的卷积核组成的多尺度多头注意力模型，分别对音素、音节、词等级别的语音基元进行建模，逐个计算出循环神经网络隐含层状态序列以及输出序列；使用每个头的注意力网络所对应的解码网络计算输出序列在位置处的元素，最终将所有输出序列采整合成一个新的输出序列。本发明能够提高语音识别系统的识别效果。
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公开(公告)号：CN110211574A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910477034.2
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于瓶颈特征和多尺度多头注意力机制的语音识别模型建立方法，属于建模方法领域。传统的注意力模型存在识别性能较差，注意力尺度单一等问题。一种基于瓶颈特征和多尺度多头注意力机制的语音识别模型建立方法，采用深度置信网络提取瓶颈特征作为前端，能够增加模型的鲁棒性，而后端则采用由不同尺度的卷积核组成的多尺度多头注意力模型，分别对音素、音节、词等级别的语音基元进行建模，逐个计算出循环神经网络隐含层状态序列以及输出序列；使用每个头的注意力网络所对应的解码网络计算输出序列在位置处的元素，最终将所有输出序列采整合成一个新的输出序列。本发明能够提高语音识别系统的识别效果。
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