基于CNN-CTC的蒙古语层迁移语音识别模型

LYU Haotian,MA Zhiqiang,WANG Hongbin,XIE Xiulan

Journal of Chinese Information Processing（2022）

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Abstract

针对蒙古语语音识别模型训练时语料资源匮乏,导致的低资源语料无法满足深度网络模型充分训练的问题.该文基于迁移学习提出了层迁移方法,针对层迁移设计了多种迁移策略构建基于CNN-CTC(卷积神经网络和连接时序分类器)的蒙古语层迁移语音识别模型,并对不同的迁移策略进行探究,从而得到最优模型.在10000句英语语料数据集和5000句蒙古语语料数据集上开展了层迁移模型训练中学习率选择实验、层迁移有效性实验、迁移层选择策略实验以及高资源模型训练数据量对层迁移模型的影响实验.实验结果表明,层迁移模型可以加快训练速度,且可以有效降低模型的WER;采用自下向上的迁移层选择策略可以获得最佳的层迁移模型;在有限的蒙古语语料资源下,基于CNN-CTC的蒙古语层迁移语音识别模型比普通基于CNN-CTC的蒙古语语音识别模型的WER降低10.18％.

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