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gan实战-网络训练鲁棒性_李承霖_最大后验估计_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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并不可以直接应用到深度学习的语音识别中。 而特征层面的技术则可以直接应用到 DNN 系统中。 Seitzer 等人[325] 对特征层面 语音识别噪声鲁棒性进行了深入的研究, 他们在 DNN 的输入特征层应用了 C- MMSE[415] 特征增强算法。 通过对训练数据和测试数据使用相同的算法, DNN- HMM 识别器可以学习到增强算法引入的一致性错误和失真。 这项研究也成功 地探索了噪声察觉 ( noiSe- aware ) 的 DNN 训练模式, 其中将对噪声的估计拼 接到每个观测上, 在 AUrora4 任务中取得了很突出的效果。 最近, KaShiwagi 等 人[191] 在 DNN 识别器使用 SPLICE 特征增强技术[82] , DNN 输出层由没有噪声 的数据决定, 而在 Seitzer 等 人[325] 的工 作 中, DNN 输 出 层 是 由 加 噪数 据 决 定的。 除了 DNN, 研究者们也提出了其他用于特征增强和噪声鲁棒性语音识别 的深度网络架构。 例如, MaSS 等人[235] 使用深度回归自动编码器网络来消除输 入特征中的噪声。 模型是由加噪和无噪
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