Vi föreslår en ny djup neural nätverk arkitektur för taligenkänning som uttryckligen använder kunskap om bakgrund miljöbuller inom en djup neural nätverk akustisk modell. Ett djupt neuralt nätverk används för att förutsäga den akustiska miljö i vilken systemet används. Den diskriminerande inbäddning som genereras vid flaskhalslagret i detta nätverk är sedan konkateneras med traditionella akustiska funktioner som ingång till en djup neurala nätverk akustisk modell. Genom en serie experiment på Resurshantering, CHiME-3 uppgift, och Aurora4, visar vi att den föreslagna metoden avsevärt förbättrar taligenkänning noggrannhet i bullriga och mycket efterblivet miljöer, outperforming multi-condition utbildning, buller-medveten utbildning, i-vektor ram, och multi-task lärande på både in-domän buller och osynligt buller.
Kim et al Ref föreslog en ram för bulleranpassning som använder sig av kunskaper om bakgrundsbuller och lär sig den lågdimensionella bullerfunktionen från den utbildade DNN.
Environmental Noise Embeddings for Robust Speech Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}