基于回归神经网络的语音识别抗噪研究

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1、夺留許掌满若大赛，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ硕±学位论文戀论文题目基于巧於神经巧络的语音识别抗噪巧堯作者姓名对誓化学科专业应巧教孝导师姓名朽周化教投完成时间二〇—六年五月■夺函許每若来大赛硕±学位论文基于回归神经网络的语音识别抗噪研究作者姓名：时雪煌学科专业：应用数学导师姓名：杨周胚教授二Ｑ—完成时间：六年五月ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅ

2、ｃｈｎｏｙｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ’Ａｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏ「ｍａｓｔｅｒｓｄｅｇｒｅｅ一馨ＮｏｉｓｅＲｏｂｕｓｔＳｅｅｃｈＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｐｇＲｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎＲｅｒｅｓｓｉｏｎｇＤｅｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｐＡｕｔｈｏｒ：ＸｕｅｕＳｈｉｙＳｅｃｉａｌｉｔ；ＡｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｐｙｐｐＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＺｈｏｕｗａｎＹａｎｐｇｇＦｉｎｉｓｈｅｄＴｉｍｅ：Ｍａｙ，２０１６中国科学技术大学学位

3、论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果，。除己特别加Ｗ标注和致谢的地方外论文中不包含任何他人己经发表或撰写过的研究成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：旁４签字日期：７＾／如日４！中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学Ｉ拥有学位论文的部分使用权，即；学校有权按有关规定向国家有关部口或机构ｉ送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可Ｗ将

4、学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索，可＾采用影印、缩印或扫［描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的一内容相致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。它ｆ公开□保密年作者签名：Ａｋ＾导师签名￣－签字曰期．ｉ１；签字曰期：Ｉ摘要摘要随着移动互联网时代的快速发展，语音识别应用变得越来越普及，语音交互由于其便捷性也逐渐被大众所接受。但是语音识别过程中环境噪声Ｗ及不同设备的信道多样性制约着自动语音识别系统的大规模应用。近年来，深度神经

5、网络（ＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｉ＜；，ＤＮＮ）被成功应用到自动语音识别系统中，基于大数据训练，ＤＮＮ相对于传统方法有着更好的鲁棒性，但是ＤＮＮ在噪声环境下仍面临着识别率差的问题，，。而且由于深度神经网络模型的特点许多传统的抗噪方法很难被直接使用，：。为此本文主要做了如下工作一（）本文在８００小时的大规模训练数据下探索不同回归神经网络结构的－建模能力，包括输入输出结构，ＤＮＮＡｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ结构，激活函数选择等，通过实验对比得到最优的神经网络结构。该方法通过ＤＮＮ强大的非线性建模能力学习噪声语

6、音特征与干净语音特征的映射关系，然后将处理后的带躁语音输入至语音识别系统中进行语音识别从而提高语音识别率。本文的最优网络结构将噪声语音的词错误率从２３．８％降低到１８．２％，性能相对提升２３．５％。（二）本文首次将混合密度网络（ＭｉｘｔｕｒｅＤｅｎｓｉｔｙＮｅｔｗｏｒｋ，ＭＤＮ）应用到抗噪语音识别，通过最大似然。混合密度网络将目标特征拟合为混合高斯分布函数优化神经网络，实验表明，ＭＤＮ能够带来相对ＤＮＮ有５．０％的词错误率下降，相对ＤＮＮ有更强的拟合能力。（王）本文将回归神经网络应用到了远场语音识别Ｗ及

7、频谱扩宽中。远场语音主要为卷积噪声，本文实验表明回归神经网络对远程语音建模能够带来识别性能相对５５．５％词错误率下降。同时若将回归神经网络与后端声学模型进行匹配性训练则又能够带来相对４．９％的性能提升。同时本文将回归神经网络应用１６在频谱扩宽领域中，将８千赫兹语音特征通过回归神经网络映射成千赫兹语音特征，并对伪１６千赫兹特征输入到１６千赫兹语音识别系统中进行语音识别，实验表明，该方法可使得化识别率性能降低在５％Ｗ下的可容忍范围内，而训练资源可减少一半。关键词：回归神经网络，语音识别抗噪，混合神经网络，大

8、规模连续语音识Ｉ另Ｊ，频谱扩宽ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＡＢＳＴＲＡＣＴＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅ打ｔｏｆｍｏｂＵｅＩ打１：ｅｒｎｅｔｅｒａ，ｖｏｉｃｅｒｅ