低资源下i-vector特征LSTM语音识别系统研究

"本文探讨了在低资源环境下，如何利用i-vector特征和长短时记忆（LSTM）递归神经网络改进语音识别系统的性能。通过引入LSTM来处理长序列，有效地捕获上下文信息，并通过线性投影层减少模型参数，提高了声学模型的效率。同时，研究了i-vector技术，这种技术能够反映说话人和信道信息，用于增强特征表示。最终，结合i-vector和LSTM构建的识别系统在Open KWS 2013数据集上实现了相对于深度神经网络基线系统10%的字节错误率降低。" 本文主要关注的是在有限的训练数据条件下提高语音识别系统的性能。传统的语音识别系统在缺乏大量标注数据的情况下，往往表现不佳。为了解决这个问题，研究者们转向了使用LSTM递归神经网络。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它特别适合处理时间序列数据，因为其结构设计可以有效地记住长期依赖性，从而在处理长序列时保持良好的性能。LSTM网络通过门控机制控制信息流，防止梯度消失或爆炸，从而能够捕捉到更丰富的上下文信息。 为了进一步优化模型，研究者们还引入了线性投影层。这一层的作用是减少模型的参数数量，降低了过拟合的风险，同时保持模型的表达能力。这样，即使在数据有限的情况下，模型也能保持较好的泛化能力。 另一方面，i-vector技术在特征表示方面发挥了关键作用。i-vectors是从高维特征空间中提取的一种低维向量，用于表示说话人的特性。这些向量能够捕获说话人特有的声音模式和信道变化，因此对于识别不同说话人的语音尤其有用。将i-vectors与LSTM结合，意味着声学模型不仅可以利用上下文信息，还能考虑说话人特定的特征，从而提高识别准确性。 实验结果表明，这种基于i-vector特征的LSTM递归神经网络系统在Open KWS 2013数据集上相比于传统的深度神经网络基线系统，字节错误率降低了10%，这验证了所提出方法的有效性。这一研究成果对于在资源有限的环境下开发高效、准确的语音识别系统具有重要意义，特别是在那些难以获取大量标注数据的场景，如小型语言社区或者特定应用领域。