深度神经网络语音识别的自适应长时特征策略

本文主要探讨了在深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）语音识别系统中解决说话人与环境自适应问题的方法。深度学习在语音识别领域已经取得了显著进步，然而，由于说话人和环境因素（如噪声、口音和麦克风特性）的多样性，如何使系统能够适应这些变化成为关键挑战。作者从语音信号中识别出说话人和环境因素的固有特性入手，提出了一种基于长时特征的自适应策略。 首先，论文构建了一个基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的说话人-环境联合补偿模型。通过这个模型，研究人员可以有效地估计出说话人和环境的参数，这些参数被用作长时特征。长时特征捕捉了语音信号随时间演变的特性，它们与传统的短时特征（如MFCCs或PLPs）相结合，提供了更丰富的信息供深度神经网络进行训练。 在训练过程中，长时特征和短时特征都被输入到DNN中，使得网络能够学习到如何区分不同说话者的声音以及各种环境条件下语音的特异性。这种自适应方法有助于消除说话人和环境因素对识别性能的影响，提高系统的鲁棒性和准确性。 通过Aurora4实验验证了这一方案的有效性。实验结果显示，该方法成功地分解了说话人和环境因素，并显著提升了语音识别的自适应性能。实验结果表明，对于具有复杂变化的说话人和环境条件，使用长时特征的自适应策略能够显著改善深度神经网络的语音识别性能，这对于实际应用，如智能家居、车载导航等有着重要的意义。 这篇论文为深度神经网络语音识别系统提供了一种有效的自适应策略，通过结合长时特征和GMM，实现了对说话人和环境因素的有效补偿，从而提高了语音识别系统的稳定性和准确性。这在当前深度学习驱动的语音技术发展中具有重要的理论价值和实践意义。