TCN-Transformer-CTC的端到端语音识别
TCN-Transformer-CTC for end-to-end speech recognition
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
摘要
基于Transformer的端到端语音识别系统获得广泛的普及，但Transformer中的多头自注意力机制对输入序列的位置信息不敏感，同时它灵活的对齐方式在面对带噪语音时泛化性能较差。针对以上问题，首先提出使用时序卷积神经网络（TCN）来加强神经网络模型对位置信息的捕捉，其次在上述基础上融合连接时序分类（CTC），提出TCN-Transformer-CTC模型。在不使用任何语言模型的情况下，在中文普通话开源语音数据库AISHELL-1上的实验结果表明，TCN-Transformer-CTC相较于Transformer字错误率相对降低了10.91%，模型最终字错误率降低至5.31%，验证了提出的模型具有一定的先进性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61672263)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.08.0323
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 699-703
文章编号: 1001-3695(2022)03-009-0699-05
发布历史
[2021-10-29] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版
引用本文
谢旭康, 陈戈, 孙俊, 等. TCN-Transformer-CTC的端到端语音识别 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 699-703. (Xie Xukang, Chen Ge, Sun Jun, et al. TCN-Transformer-CTC for end-to-end speech recognition [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 699-703. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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