低资源条件下基于i-vector特征的LSTM递归神经网络语音识别系统.pdf

本文主要探讨了在低资源条件下的语音识别系统构建，特别是在声学模型方面采用了基于i-vector特征的LSTM（长短时记忆）递归神经网络。在资源有限的情况下，传统的语音识别系统往往由于缺乏足够的标注训练数据而导致性能不佳。为了解决这个问题，作者提出了采用LSTM RNN作为声学模型的方法。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计目的是解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和爆炸问题。LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，能够在长时间跨度内保持和传递信息，从而更有效地捕获上下文信息。在本文中，LSTM被用来对长序列进行建模，这对于语音识别尤其重要，因为语音信号通常包含丰富的上下文信息。 为了进一步优化模型，引入了线性投影层，这一层的作用是减少模型参数的数量，降低过拟合的风险，同时保持模型的表达能力。在特征表示上，文章研究了说话人建模技术，提取出能够反映说话人和信道信息的i-vector。i-vector是一种统计建模方法，它可以捕捉说话人的个体差异以及环境因素，从而提高识别系统的鲁棒性。 结合上述研究成果，作者构建了一个基于i-vector特征的LSTM RNN系统。实验在Open KWS 2013标准数据集上进行，结果显示，相较于深度神经网络基线系统，该技术能够降低10%的字错率，证明了这种方法的有效性。 这篇文章的核心知识点包括： 1. LSTM RNN在声学建模中的应用，利用其长序列建模能力和上下文信息的捕捉能力。 2. 线性投影层在减少模型复杂性和防止过拟合上的作用。 3. i-vector特征提取技术，用于捕获说话人和信道信息，增强识别系统的鲁棒性。 4. 在低资源条件下的语音识别策略，通过结合LSTM和i-vectors提高了系统性能。 5. 实验结果验证了所提出方法在降低字错率方面的优势，尤其是在资源受限的环境中。 这些知识点对于理解深度学习在语音识别领域的应用，尤其是如何在资源有限的情况下优化模型性能，具有重要的理论和实践价值。