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    专栏 | 极限元语音算法专家刘斌:基于深度学习的语音生成问题

    机器之心专栏 作者:刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后,近几年取得了快速发展,在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势;伴随着这项技术的不断成熟,深度学习在智能语音领域率先发力,取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法,围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音,它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整

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    CNN 在语音识别中的应用

    本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中,端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示,具有较好的可扩展性和鲁棒性;而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法,将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题,进一步提高了语音识别的准确率;基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制,通过对输入序列进行加权处理,进一步提高了模型的识别准确率;基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理,提取出序列中的特征信息,进一步提高了模型的识别准确率。

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