Распознавание изолированных слов на основе взвешенного голосования дикторозависимых нейросетевых моделей

Информационные технологии. 2020. Т. 26. № 5. С. 290–296.

Савченко Л. В.

В статье рассматривается задача распознавания изолированных слов с помощью методов глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Предложено выполнить дообучение сетей для проведения адаптации акустических моделей на голос диктора с использованием малого числа произнесенных им реализаций эталонных слов. Для понижения вероятности ошибочного распознавания рассматривается комбинирование нескольких различных дообученных дикторозависимых нейросетевых моделей.

Ключевые слова: speech recognition, распознавание речи, deep learning, convolutional neural networks, сверточные нейронные сети, глубокое обучение, isolated words recognition, ensemble of neural networks, acoustic model adaptation, weighted voting, ансамбль моделей, адаптация акустической модели, взвешенное голосование