I hybrid dolda Markov-modell/artificiella neurala nätverk (HMM/ANN) automatisk taligenkänning (ASR) system, den conditional sannolikheter i foneme klass uppskattas genom att först extrahera akustiska funktioner från talsignalen baserat på förkunskaper såsom, taluppfattning eller / och talproduktion kunskap, och, sedan modellera de akustiska funktionerna med en ANN. Nyligen gjorda framsteg inom maskininlärningsteknik, mer specifikt inom bildbehandling och textbehandling, har visat att en sådan uppdelning och erövra strategi (dvs. att separera funktioner extraktion och modellering steg) kanske inte är nödvändigt. Motiverad från dessa studier, inom ramen för konvolutionella neurala nätverk (CNNs), undersöker detta dokument en ny metod, där indata till ANN är rå talsignal och utdata är phoneme klass villkorliga sannolikhetsberäkningar. På TIMIT phoneme igenkänning uppgift, studerar vi olika ANN arkitekturer för att visa nyttan av CNNs och jämföra den föreslagna metoden mot konventionellt tillvägagångssätt där spektral-baserad funktion MFCC extraheras och modelleras av en flerskikts perceptron. Våra studier visar att det föreslagna tillvägagångssättet kan ge jämförbar eller bättre prestanda för fonemigenkänning jämfört med det konventionella tillvägagångssättet. Det indikerar att CNNs kan lära sig funktioner som är relevanta för phoneme klassificering automatiskt från den råa talsignalen.
Slutligen har konvolutionella neurala nätverk visat förmågan att lära funktioner från råa tal och uppskatta phoneme villkorliga sannolikheter i ett enda system REF.
Estimating Phoneme Class Conditional Probabilities from Raw Speech Signal using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}