[发明专利]基于空间特征补偿的多通道语音识别声学建模方法及装置有效
| 申请号： | 201810040168.3 | 申请日： | 2018-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN110047478B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 张鹏远;张宇;潘接林;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司 |
| 主分类号： | G10L15/16 | 分类号： | G10L15/16 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;杨青 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于空间特征补偿的多通道语音识别声学建模方法及装置,所提出的模型基于传统的混合声学建模框架，即神经网络声学模型预测隐马尔科夫模型状态后验概率，该方法包括：提取麦克风阵列中的每个单通道录制的语音信号的声学特征和麦克风阵列中空间信息特征；将所述声学特征和所述空间信息特征，输入神经网络声学模型训练；所述神经网络声学模型输出预测的声学状态后验概率，使用声学模型优化准则对所述神经网络参数做迭代更新，生成基于空间特征补偿的多通道语音识别声学模型。该方法避免了传统方法中前后端分开优化导致的次优解；使神经网络声学模型有效的利用麦克风阵列提供的空间信息，提升了对多通道语音信号的声学建模能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 特征 补偿 通道 语音 识别 声学 建模 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于空间特征补偿的多通道语音识别声学建模方法，其特征在于，包括：提取麦克风阵列中的每个单通道录制的语音信号的声学特征和麦克风阵列中空间信息特征；将所述声学特征和所述空间信息特征，输入神经网络声学模型训练；所述神经网络声学模型输出预测的声学状态后验概率，使用声学模型优化准则对所述神经网络参数做迭代更新，生成基于空间特征补偿的多通道语音识别声学模型。
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