基于小样本学习的语音端点检测
基于深度学习的语音端点检测技术研究
基于深度学习的语音端点检测技术研究随着科技发展的不断进步，我们的生活日益方便。
从智能手机到智能音箱，语音交互已经成为了越来越普遍的方式。
作为语音信号处理的核心环节之一的语音端点检测技术，在当前的社会中也扮演着极其重要的角色。
然而，在实际应用中，由于环境的复杂性以及语音信号的多样性，语音端点检测技术还面临着许多的挑战。
而基于深度学习的语音端点检测技术，相较于传统的基于特征工程的方法，具备更好的鲁棒性、准确性和普适性。
本文将从深度学习的原理、语音端点检测中的应用以及未来的发展三方面，探讨基于深度学习的语音端点检测技术。
一、深度学习原理深度学习是机器学习的一种，其核心是对人工神经网络的深度分析和应用。
神经网络中有各种各样的层（Layer），每一层派生出的特征都是在前一层的基础上进行的。
由于每一层都有一定的非线性变换，因此在深层次上，神经网络可以对数据进行更复杂的抽象表示。
此外，深度学习还适用于处理大规模数据和高复杂度任务。
基于深度学习的语音端点检测技术也采用了人工神经网络作为处理的基本模型。
为了实现自动化特征提取和分类，采用了多层原子去混淆（Multiple layer atom separation method，MLASM）特征表示方法。
MLASM采用了层次化的思路，通过对各层原始语音特征进行滤波和下采样，最终生成具有高可区分度和抗干扰性的特征。
二、语音端点检测中的应用语音端点检测是指从音频信号中判断出语音的起始和终止时刻。
它是语音信号处理中的一个非常重要的问题，对于语音识别等领域的应用拥有着广泛的影响。
与此同时，语音端点检测技术的研究也得到了广泛的关注。
基于深度学习的语音端点检测技术在各方面的性能上都优于传统的方法。
首先，基于深度学习的方法具有更好的鲁棒性，例如对于语音信号的噪声环境进行检测时，传统的方法可能会出现误检情况，而基于深度学习的方法则不会受到这种干扰。
其次，基于深度学习的方法具有更好的准确性，可以更自然地判断音频信号的边界。
端点检测——精选推荐
端点检测语⾳信号处理实验⼀：端点检测姓名：XXX 学号：XXXX 班级：XX⼀、实验⽬的：理解语⾳信号时域特征和倒谱特征求解⽅法及其应⽤。
⼆、实验原理与步骤：任务⼀：语⾳端点检测。
语⾳端点检测就是指从包含语⾳的⼀段信号中确定出语⾳的起始点和结束点。
正确的端点检测对于语⾳识别和语⾳编码系统都有重要的意义。
采⽤双门限⽐较法的两级判决法，具体如下第⼀级判决：1. 先根据语⾳短时能量的轮廓选取⼀个较⾼的门限T1，进⾏⼀次粗判：语⾳起⽌点位于该门限与短时能量包络交点所对应的时间间隔之外(即AB段之外)。
2. 根据背景噪声的平均能量(⽤平均幅度做做看)确定⼀个较低的门限T2，并从A点往左、从B点往右搜索，分别找到短时能量包络与门限T2相交的两个点C和D，于是CD段就是⽤双门限⽅法根据短时能量所判定的语⾳段。
第⼆级判决：以短时平均过零率为标准，从C点往左和从D点往右搜索，找到短时平均过零率低于某个门限T3的两点E和F，这便是语⾳段的起⽌点。
门限T3是由背景噪声的平均过零率所确定的。
注意：门限T2，T3都是由背景噪声特性确定的，因此，在进⾏起⽌点判决前，T1，T2，T3，三个门限值的确定还应当通过多次实验。
任务⼆：利⽤倒谱⽅法求出⾃⼰的基⾳周期。
三、实验仪器：Cooledit、Matlab软件四、实验代码：取端点流程图⼀：clc,clear[x,fs,nbits]=wavread('fighting.wav'); %x为0~N-1即1~Nx = x / max(abs(x)); %幅度归⼀化到[-1,1]%参数设置FrameLen = 240; %帧长，每帧的采样点inc = 80; %帧移对应的点数T1 = 10; %短时能量阈值,语⾳段T2 = 5; %短时能量阈值,过渡段T3 = 1; %过零率阈值,起⽌点minsilence = 6; %⽆声的长度来判断语⾳是否结束silence = 0; %⽤于⽆声的长度计数minlen = 15; %判断是语⾳的最⼩长度state = 0; %记录语⾳段状态0 = 静⾳,1 = 语⾳段,2 = 结束段count = 0; %语⾳序列的长度%计算短时能量shot_engery = sum((abs(enframe(x, FrameLen,inc))).^2, 2);%计算过零率tmp1 = enframe(x(1:end-1), FrameLen,inc);%tmp1为⼆维数组=帧数*每帧的采样点FrameLen tmp2 = enframe(x(2:end) , FrameLen,inc);%signs = (tmp1.*tmp2)<0;%signs为⼀维数组，符合的置1，否则置0zcr = sum(signs,2);%开始端点检测,找出A,B点for n=1:length(zcr)if state == 0 % 0 = 静⾳，1 = 可能开始if shot_engery(n) > T1 % 确信进⼊语⾳段x1 = max(n-count-1,1); % 记录语⾳段的起始点state = 2; silence = 0;count = count + 1;elseif shot_engery(n) > T2|| zcr(n) > T3 %只要满⾜⼀个条件,可能处于过渡段status = 1;count = count + 1;x2 = max(n-count-1,1);else % 静⾳状态state = 0; count = 0;endendif state = =2 % 1 = 语⾳段if shot_engery(n) > T2 % 保持在语⾳段count = count + 1;elseif zcr(n) > T3 %保持在语⾳段x3 = max(n-count-1,1);else % 语⾳将结束silence = silence+1;if silence < minsilence %静⾳还不够长，尚未结束count = count + 1;elseif count < minlen % 语⾳段长度太短，认为是噪声state = 0;silence = 0;count = 0;else % 语⾳结束state = 3;endendendif state = =3 % 2 = 结束段break;endendx1,x2,x3 %A、C、E坐标x11 = x1 + count -1 %B坐标x22 = x2 + count -1 %D坐标x33 = x3 + count -1 %F坐标%画图subplot(3,1,1)plot(x)axis([1 length(x) -1 1])%标定横纵坐标title('原始语⾳信号','fontsize',17);xlabel('样点数'); ylabel('Speech');line([x3*inc x3*inc], [-1 1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33*inc x33*inc], [-1 1], 'Color', 'red');subplot(3,1,2)plot(shot_engery);axis([1 length(shot_engery) 0 max(shot_engery)])title('短时能量','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('Energy');line([x1 x1], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); %画竖线line([x11 x11], [min(shot_engery),T1], 'Color', 'red'); % line([x2 x2], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); %line([x22 x22], [min(shot_engery),T2], 'Color', 'red'); %line([1 length(zcr)], [T1,T1], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线line([1 length(zcr)], [T2,T2], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); % text(x1,-5,'A'); %标写A、B、C、Dtext(x11-5,-5,'B');text(x2-10,-5,'C');text(x22-5,-5,'D');subplot(3,1,3)plot(zcr);axis([1 length(zcr) 0 max(zcr)])title('过零率','fontsize',17);xlabel('帧数'); ylabel('ZCR');line([x3 x3], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %画竖线line([x33 x33], [min(zcr),max(zcr)], 'Color', 'red'); %line([1 length(zcr)], [T3,T3], 'Color', 'red', 'linestyle', ':'); %画横线text(x3-10,-3,'E起点'); %标写E、Ftext(x33-40,-3,'F终点');运⾏结果与分析：x1 = 650，x11 = 734，x2 = 646，x22 = 752，x3 = 643，x33 = 763得出的值x3<x2 <x1="" <x11<="" x22<="" x33="" ,基本符合要求<="" p="" bdsfid="194">。
基于小波分析与神经网络的语音端点检测研究
关键词 ： 小波分 析 ； 神经 网络 ； 语音 端点 ； 粒子群优化 算法
中 图分 类号 ：Ｔ Ｎ ９ １ 文献标识码 ： Ａ 国家标准 学科分类 代码 ： ５ １ ０ ． ４ ０ ４ ０
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ
ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ Ｗ Ａ— Ｉ ＭＰ Ｓ Ｏ— Ｂ Ｐ ｉ ｍ— ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ，ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ｌ ａ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ．Ｓ ｏ ｉ ｔ ｉ ｓ ａ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ，ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ａ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ．Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ａ ｖ ａ ｉ ｒ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ ｎ ｏ ｉ ｓ ｙ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ｄ ｅ — ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｖ ｏ ｉ ｃ ｅ ｅ ｎ ｄ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ
基于小波分析的语音端点检测方法研究
法。在传统基 于能量和过零率 的端点检测方法基
础上 ， 通过 小 波 分 析 求 出 各 子 带 能量 的 方 差 ， 此 将 方差 作为 第三 级 门限 ， 一 步 区分语 音 信 号 的有 音 进
函数 （） ｔ 经伸缩和平移后 ， 可得到一个小波序列。
对 于连续 的情 况 ， 波序 列 为 小 ‘ ） ６∈Ｒ． ； ０ ｃ
小波分析
语音信号
中 图法 分类 号 Ｔ ３１４ ； Ｐ９．２
对语音信号进行各种分析处理之前 ， 首先要从
原始语音信号中找到有用 的语音成分 ， 即要确定有
音段 和 无 音 段 ， 也 正 是 语 音 端 点 检 测 工 作 的 任 这
１ 小波分析 ｊ
小 波分析 是一 种 将 窗 口大 小 固定 不 变 ， 其形 而 状 可变 ， 时 问窗 和频 率 窗 都 可 以改 变 的 时频 局 部 且 化 分析方 法 。小 波 分 析 对 非 平 稳 信 号 具 有 很 好 的 自适 应性 。这 是 因为 其 具 有 在 高 频 部 分 有 较 高 的 时 间分辨 率及 较低 的频 率分 辨 率 ， 在低 频 部 分 有 而
别， 在此基础上再用过零率进行第二次判别。做第
一
级判别 时 ， 通常采 用双 门限 方法 。如 图 ｌ所示 ， 根
据短时能量首先选择一个较高的门限 尉 ， 信号的能
量 大 多在 门 限 ｍ 之 上 。可 知 ： 音 的起 始 位 置 和 语 终 止位 置在 该 门 限 与短 时能 量 包 络 交 点 所 对 应 的 时间 间隔之外 （ Ａ 即 段 向外 ） 。然 后根 据 噪声 平 Ｊ 均能量 确定 一个较低 的门限 ， 到短 时能 量包 络 找 与 门限 Ｒ ２的两个 交点 Ｃ和 Ｄ， Ｃ 段就是 所判 定 而 Ｄ
基于小波消噪及端点检测的语音识别
1 绪论语音是人类进行相互通信和交流的最方便、最快捷的手段。
在高度发达的信息社会中，用数字化的方法进行语音的传送、储存、识别、合成、增强等是整个数字化通信网络中最重要、最基本的组成部分之一。
非特定人连续语音识别在电话拨号系统、家电遥控、工业控制、信息查询系统等领域有广泛应用。
在本文中，将虚拟仪器技术应用于语音识别系统，实现了仪器的软件化，真正体现了“软件就是仪器”的思想。
利用计算机强大的图形环境和硬件资源建立的图形化的虚拟仪器面板，实现对语音信号的实时采集、分析处理与特征提取等，利用软件实现仪器功能的模块化、智能化，使其具有成本低廉、数据分析便利和设备管理良好等优点。
本章综述了语音识别技术的学科背景、发展历程，介绍了当前语音识别领域的主流技术、典型系统及其应用前景，特别分析了汉语语音识别的难点，阐明了本论文的研究框架和内容。
1.1 语音识别的学科背景与发展历程语音是人类最自然、最常用的交流方式，语音识别是近半个世纪发展起来的新兴学科，其目标是使机器“听懂”人的自然语言。
由识别得到的信息可作为控制信号在工业、军事、交通、医学、民用等各个方面都有着广阔的应用前景，例如声控电话交换、语音拨号系统、各类语音声讯服务（股票信息、天气预报等）、智能玩具、语音呼叫中心等。
语音识别技术将大大改善人机交互界面，提高信息处理自动化程度，具有巨大的社会、经济效益。
正因为如此，语音识别正迅速发展为“改变未来人类生活方式”的关键技术之一。
作为专门的研究领域，语音识别又是典型的交叉边缘学科，它要依赖众多学科的科研成果。
从计算机学科角度来看，它属于智能计算机的智能接口部分；从信息处理学科来看，它属于信息识别的一个重要分支；从通信及电子系统、电路、信号及系统定学科来看，它又可视为信息和通讯系统的信源处理科学；而从自动控制学科来看，它则可堪称模式识别中的一个重要部分--时序模式识别；此外，语音识别与声学、生理学、心理学、语音学、语言学有着密不可分的联系，而且语音识别与语音压缩、语音合成、语音增强、说话人识别等语音研究有着更为直接、紧密的关系。
《基于深度学习的语音端点检测》范文
《基于深度学习的语音端点检测》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术得到了广泛的应用。
在语音识别系统中，语音端点检测（Voice Activity Detection，VAD）是一个重要的预处理步骤，它能够有效地将语音信号中的非语音部分剔除，从而提高语音识别的准确性和效率。
传统的语音端点检测方法往往基于简单的统计特征或者固定阈值来进行判断，但是这种方法容易受到环境噪声的干扰，无法满足实际应用的需求。
近年来，深度学习技术的发展为语音端点检测提供了新的解决方案。
本文旨在探讨基于深度学习的语音端点检测方法，以提高其准确性和鲁棒性。
二、相关工作传统的语音端点检测方法通常使用短时能量、过零率等特征来判断语音的起点和终点。
这些方法在较为简单的环境中效果尚可，但面对复杂的背景噪声、语音环境变化等情况时，其性能会显著下降。
近年来，深度学习技术在语音识别、语音合成等领域取得了显著的成果。
因此，越来越多的研究者开始探索基于深度学习的语音端点检测方法。
这些方法能够自动学习并提取更丰富的语音特征，从而提高对噪声的鲁棒性。
三、基于深度学习的语音端点检测方法本文提出了一种基于深度学习的语音端点检测方法。
该方法使用循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
首先，将原始的音频信号进行预处理，提取出短时段的音频帧作为输入数据。
然后，利用CNN对每个音频帧进行特征提取，获取音频的时频特征。
接着，使用RNN对时频特征进行序列建模，以便捕捉音频中的连续信息。
最后，通过一个全连接层进行分类，判断该段音频是否为语音。
具体实现中，我们选择了两种常用的神经网络结构进行实验对比：LSTM-RNN和GRU-RNN。
LSTM-RNN具有更强的记忆能力，适合处理长序列数据；而GRU-RNN则具有更少的参数和更快的训练速度。
在特征提取方面，我们尝试了多种不同的CNN 结构，包括一维卷积神经网络和二维卷积神经网络等。
基于小波分析的语音端点检测方法研究
基于小波分析的语音端点检测方法研究王彪【摘要】In order to increase the accuracy of speech endpoint detection, the speech endpoint detection method based on wavelet analysis is proposed. On the basis of traditional endpoint detection methods based on energy and zero crossing rate, each sub-band energy of speech signal is calculated by the wavelet analysis, then the variance is seeked and as the third threshold. The signal is detected by three threshold. Simulation experiment shows that this method is more effective and more superior than traditional methods, which could comparative accuratly detect speech signal.%为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了基于小波分析的端点检测方法.该方法在传统基于能量和过零率的端点检测方法基础上,通过小波分析计算语音信号各子带能量,进而求得其方差作为第三道门限,对信号进行三级门限检测.仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确地检测语音信号.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)007【总页数】3页(P1667-1669)【关键词】端点检测;短时能量;短时过零率;小波分析;语音信号【作者】王彪【作者单位】宝鸡文理学院数学系,宝鸡721013【正文语种】中文【中图分类】TP391.42对语音信号进行各种分析处理之前，首先要从原始语音信号中找到有用的语音成分，即要确定有音段和无音段，这也正是语音端点检测工作的任务，然后才能进行其他后续处理工作。
语音端点检测方法
评估指标包括准确率、召回率、F1得分等。准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率是指模 型正确预测的正样本数占所有正样本数的比例；F1得分是准确率和召回率的调和平均数。
实验结果展示与分析
实验结果展示
实验结果展示包括混淆矩阵、ROC曲线 、PR曲线等。混淆矩阵可以展示模型对 不同类别的预测结果；ROC曲线可以展 示模型在不同阈值下的敏感度和特异度 ；PR曲线可以展示模型在不同阈值下的 精度和召回率。
双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）是一种结合了前向和后向LSTM的神经网络，可以同时从 前向和后向两个方向对语音信号进行建模，从而更全面地考虑到语音信号中的时序变化。
ห้องสมุดไป่ตู้
基于卷积神经网络的语音端点检测
01
卷积神经网络（CNN）是一种适用于图像和序列数据的神 经网络，可以有效地处理局部依赖的数据。在语音端点检 测中，它可以对语音信号的局部特征进行建模，从而识别 出语音的起始和结束点。
重要性
语音端点检测是语音信号处理中 的关键技术之一，对于语音识别 、语音合成、语音增强等应用具 有重要意义。
语音端点检测的应用领域
语音识别
语音端点检测可以用于确定语音识别的 起始和结束位置，提高语音识别的准确
性和效率。
语音增强
语音端点检测可以用于去除背景噪声 、回声等干扰，提高语音信号的质量
。
语音合成
语音端点检测方法
汇报人： 2023-12-21
目录
• 引言 • 语音信号处理基础 • 传统语音端点检测方法 • 基于深度学习的语音端点检测
方法 • 实验设计与结果分析 • 结论与展望
01
引言
语音端点检测的定义与重要性
实验3 语音信号的端点检测 数字语音处理-学生版
x1 = 0; x2 = 0; for n=1:length(zcr) goto = 0; switch status case {0,1} % 0 = 静音, 1 = 可能开始
2020/10/28
if amp(n) > amp1 % 确信进入语音段 x1 = max(n-count-1,1); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能处于语音段 zcr(n) > zcr2 status = 1; count = count + 1; else % 静音状态 status = 0; count = 0; end 2020/10/28
2020/10/28
• 语音结束点N2的检测方法与检测起点相同，从后向前 搜索，找第一个平均幅度低于ITL、且其前向帧的平均 幅度在超出ITU前没有下降到ILT以下的帧的帧号，记 为N2，随后根据过零率向N2+25帧搜索，若有3帧以上 的ZCR≥IZCT，则将结束点N2定为满足ZCR≥IZCT的最 后帧的帧号，否则即以N2作为结束点。
2020/10/28
三、实验要求
• 要求通过所学语音信号处理的知识，独立设计 算法，实现对一段包含背景噪声且前后有一段 空白的语音信号进行端点检测，找出语音的真 实起点和终点。
2020/10/28
四、实现方法
• 可先用麦克风录制一段语音，然后对语音加窗分帧， 并利用语音增强技术最大限度地滤除背景噪声；对加 窗后的语音信号求其短时平均幅度函数和短时平均过 零率，然后设定这两种参数的阈值，最终在整段语音 内通过两种参数与各自的阈值比较找出语音的真实起 点和终点。
基于迁移学习的小样本语言语音识别研究
基于迁移学习的小样本语言语音识别研究
赵泽彬;兰亮;姜丹;王大亮
【期刊名称】《北京印刷学院学报》
【年(卷),期】2024(32)6
【摘要】本文提出了面向小样本语言的语音识别迁移学习方法,探讨该方法的实现与效果。
为了克服目前小样本语言语音识别常见数据样本不足、数据质量过低、词典缺乏等问题,立足迁移学习算法思想,提出迭代性语言模型构建方法,旨在提高语音识别模型的识别性能。
迭代性语言模型构建方法包括对普通话发音词典和文本语料进行特殊方言化处理,并加以可迭代训练流程规范化处理,从语言学角度构建西南官话独有文本语料,语言模型成功提高了预测率。
对比实验结果表明,迁移学习模型在普通话和西南官话数据集上均表现出较好的字错率,最终西南官话语音识别结果字错率低于14.4%,在AISHELL-1普通话公共数据集上的字错率为5.50%,为目前同期模型最优识别结果,实现了从普通话到西南官话的知识迁移。
【总页数】8页(P27-34)
【作者】赵泽彬;兰亮;姜丹;王大亮
【作者单位】北京印刷学院信息工程学院;中国电信股份有限公司四川分公司科技创新部;数据堂(北京)科技股份有限公司AI创新中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.几种小训练样本集的数字语音识别模型的比较性研究
2.基于DL-T及迁移学习的语音识别研究
3.基于迁移学习的小样本目标识别研究进展与展望
4.基于迁移学习的室内小样本声源定位方法研究
5.基于迁移学习和数据增强的小样本柑橘缺陷检测研究
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基于小样本学习的语音端点检测
单蒙;米吉提·阿不里米提;艾斯卡尔·艾木都拉
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)24
【摘要】语音端点检测作为语音信号处理前端处理部分的一个重要环节,是各种语音任务的基础。
基于深度神经网络的语音端点检测在数据支撑上需要对语音进行大量帧级别的标注,针对此问题,文中提出一种基于原型网络(ProtoNet)的小样本学习(Few⁃shot Learning)的语音端点检测算法,进一步减少在语音端点检测算法过程中因帧级别数据标注带来的繁琐工作。
该算法利用所给出的标签计算出一个分类中心,通过计算查询点到分类中心的距离将未给出标签的查询点归类到分类中心,得到一个原型中心;在测试集上,计算测试集中的查询点与原型中心的距离并进行测试。
实验语料基于MUSAN语音库,使用该语音库自带的噪声库进行加噪。
实验结果表明,在各种环境噪声下,基于小样本学习的语音端点检测算法的性能优于基于深度神经网络的语音端点检测算法,而且该算法能够显著减少语音端点检测算法的数据准备工作量与系统数据量。
【总页数】6页(P145-150)
【作者】单蒙;米吉提·阿不里米提;艾斯卡尔·艾木都拉
【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23-34
【相关文献】
1.基于小波包分解的含噪语音时频特性分析及端点检测
2.基于多尺度样本熵与阈值的语音端点检测
3.基于小波神经网络的语音端点检测算法
4.车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法
5.基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测
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