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基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的方言語(yǔ)種識(shí)別

摘要:近年來(lái)深度學(xué)習(xí)尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,對(duì)語(yǔ)音識(shí)別這類復(fù)雜的模式分類問(wèn)題提供了新的解決思路.為加強(qiáng)對(duì)我國(guó)方言語(yǔ)種的保護(hù)工作、提高方言語(yǔ)種識(shí)別的準(zhǔn)確率以及豐富語(yǔ)音識(shí)別的前處理模塊,首先采用目前語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的LSTM模型搭建單任務(wù)方言語(yǔ)種識(shí)別模型SLNet作為基線系統(tǒng).其次,針對(duì)中國(guó)方言的多樣性、復(fù)雜性特點(diǎn),基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的參數(shù)共享機(jī)制,通過(guò)多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn)不同語(yǔ)種間的隱含相關(guān)特性,提出基于多語(yǔ)種任務(wù)的方言語(yǔ)種識(shí)別模型MTLNet.進(jìn)一步根據(jù)中國(guó)方言的區(qū)域特點(diǎn),采用基于參數(shù)硬共享的多任務(wù)學(xué)習(xí)模式,構(gòu)建基于輔助任務(wù)的多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ATLNet.經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明:相比于單任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方言語(yǔ)種識(shí)別,MTLNet和ATLNet將識(shí)別準(zhǔn)確率可提升至80.2%,彌補(bǔ)了單任務(wù)模型的單一性和弱泛化性.

關(guān)鍵詞:
  • 方言語(yǔ)種識(shí)別  
  • 方言區(qū)域識(shí)別  
  • 多任務(wù)學(xué)習(xí)  
  • 輔助任務(wù)  
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  
作者:
秦晨光; 王海; 任杰; 鄭杰; 袁璐; 趙子鑫
單位:
西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 西安710127; 陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院; 西安710119
刊名:
計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展

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計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展雜志緊跟學(xué)術(shù)前沿,緊貼讀者,國(guó)內(nèi)刊號(hào)為:11-1777/TP。堅(jiān)持指導(dǎo)性與實(shí)用性相結(jié)合的原則,創(chuàng)辦于1958年,雜志在全國(guó)同類期刊中發(fā)行數(shù)量名列前茅。