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| 基于迁移学习的鲁棒语音识别声学建模方法 会议论文 , 连云港,中国, 2017年10月 作者: 易江燕; 陶建华; 刘斌; 温正棋 收藏  |  浏览/下载:50/0  |  提交时间:2020/10/27 |
| 基于迁移学习的鲁棒语音识别声学建模方法 期刊论文 清华大学学报, 2018, 卷号: 58, 期号: 1, 页码: 55-60 作者: 易江燕; 陶建华; 刘斌; 温正棋 收藏  |  浏览/下载:12/0  |  提交时间:2020/10/27 鲁棒语音识别 声学模型 神经网络 迁移学习 |
| 一种用于鲁棒语音识别的语音特征提取方法 专利 专利类型: 发明专利, 专利号: CN201210449436.X, 申请日期: 2012-11-12, 公开日期: 2013-03-20 发明人: 徐波; 范利春; 柯登峰; 孟猛 收藏  |  浏览/下载:38/0  |  提交时间:2020/10/27 |
| 面向数据失配的鲁棒性声学建模方法研究 学位论文 , 中科院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 刘斌 Adobe PDF(2027Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:250/7  |  提交时间:2020/06/09 鲁棒性声学建模 语音识别 对抗学习 语音唤醒 |
| 基于循环神经网络的声学建模方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2018 作者: 赵媛媛 Adobe PDF(4227Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:394/11  |  提交时间:2018/06/13 声学建模 循环神经网络 多维残差学习 词打散 改进的低帧率模型 多场景中文语音识别 |
| 基于迁移学习的小数据语音声学模型研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2018 作者: 易江燕 Adobe PDF(2091Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:323/38  |  提交时间:2018/05/31 迁移学习 小语种 口音自适应 声学模型 语音识别 |
| 基于深度神经网络的语音识别技术及应用 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 范利春 Adobe PDF(4420Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:735/0  |  提交时间:2015/09/02 大词汇量连续语音识别 深度神经网络 鲁棒语音特征 局部连接的深度神经网络 多语言混合识别 关键词检测 Large Vocabulary Continue Speech Recognition (Lvcsr) Deep Neural Network (Dnn) Robust Speech Feature Partially Connected Dnn Mixed-language Speech Recognition Spoken Term Detection (Std) |
| 计算听觉场景分析中层表达与组织策略研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010 作者: 张学良 Adobe PDF(2943Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:206/0  |  提交时间:2015/09/02 语音分离 计算听觉场景分析 多基音跟踪 动态谐波函数 Speech Separation Computational Auditory Scene Analysis Multi-pitch Tracking Dynamic Harmonic Function |
| 基于计算听觉场景分析和语者模型的语音分离研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008 作者: 关勇 Adobe PDF(773Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:181/0  |  提交时间:2015/09/02 语音分离 计算听觉场景分析 多基音跟踪 谐波建模 语者识别 实值掩码 Speech Separation Computational Auditory Scene Analysis Multi-pitch Tracking Harmonics Modeling Speaker Recognition Real Mask |
| 电话语音环境的鲁棒说话人识别 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2007 作者: 郑榕 Microsoft Word(5202Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:187/0  |  提交时间:2015/09/02 说话人辨认 说话人确认 高斯混合模型-全局背景模型 支持向量机 规整算法 质量估计 说话人分割 Speaker Identification Speaker Verification Gmm-ubm Svm Normalization Algorithm Quality Measurement Speaker Segmentation |