1(西北大学信息科学与技术学院 西安 710127);2(陕西师范大学计算机学院 西安 710119) (qcgnwu@stumail.nwu.edu.cn)
出版日期:
2019-12-01基金资助:
国家自然科学基金项目(61572401,61701400);中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201803063);陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-271)Dialect Language Recognition Based on Multi-Task Learning
Qin Chenguang1, Wang Hai1, Ren Jie2, Zheng Jie1, Yuan Lu1, Zhao Zixin11(School of Information Science & Technology, Northwest University, Xi’an 710127);2(School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119)
Online:
2019-12-01摘要/Abstract
摘要: 近年来深度学习尤其是神经网络的发展,对语音识别这类复杂的模式分类问题提供了新的解决思路.为加强对我国方言语种的保护工作、提高方言语种识别的准确率以及丰富语音识别的前处理模块,首先采用目前语音识别领域应用最广泛的LSTM模型搭建单任务方言语种识别模型SLNet作为基线系统.其次,针对中国方言的多样性、复杂性特点,基于多任务学习的参数共享机制,通过多任务神经网络模型发现不同语种间的隐含相关特性,提出基于多语种任务的方言语种识别模型MTLNet.进一步根据中国方言的区域特点,采用基于参数硬共享的多任务学习模式,构建基于辅助任务的多任务学习神经网络ATLNet.经实验验证表明:相比于单任务神经网络方言语种识别,MTLNet和ATLNet将识别准确率可提升至80.2%,弥补了单任务模型的单一性和弱泛化性.
参考文献
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