文件名称：语音识别及端到端技术现状及展望
文件大小：1.35MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:39:39
语音识别 隐马尔可夫模型 深度学习 端到端 注意力机制
通过对语音识别技术的发展梳理, 简单介绍了语音识别的历史和应用现状, 并将传统语音识别的技术和当前的研究进展进行描述. 传统语音识别采用基于统计的方法, 采用声谱特征, 在GMM-HMM混合结构上进行训练和匹配. 当前的语音识别模型主要基于深度学习的方法, 采用CNN、RNN都可以有效的进行特征提取从而建立声学模型. 进一步的研究采用了端到端的技术, 避免了多个模型间的误差传导. 端到端技术主要有CTC技术和attention技术, 最新的模型和方法着重研究了attention技术, 并在尝试进行与CTC的融合以达到更好的效果. 最后结合作者自身的理解, 概括了语音识别当前所面临问题和未来发展方向.