Detta dokument introducerar djupt neurala nätverk (DNN)-dold Markov modell (HMM)-baserade metoder för att hantera taligenkänning i heterogena grupper av högtalare inklusive barn. Vi vänder oss till tre talargrupper bestående av barn, vuxna män och vuxna kvinnor. Här införs två olika typer av tillvägagångssätt: tillvägagångssätt baserade på DNN-anpassning och tillvägagångssätt som bygger på normalisering av röstlängden (VTLN). För det första utvidgas den nya metoden som består i att anpassa en allmän DNN till domän-/språkspecifika uppgifter till målgrupper för ålder/kön inom ramen för DNN-HMM. Därefter undersöks VTLN genom utbildning av ett DNN-HMM-system med hjälp av antingen melfrekvenscepstralkoefficienter normaliserade med standard VTLN- eller melfrekvenscepstralkoefficienter härledda akustiska egenskaper i kombination med de bakre sannolikheterna för VTLN-varpfaktorn. I detta senare, nya, närma sig den bakre sannolikheter av warpning faktorer erhålls med en separat DNN och avkodningen kan användas i ett enda pass när VTLN-inflygning kräver två avkodning passerar. Slutligen kombineras de olika metoder som presenteras här för att dra nytta av deras komplementaritet. Kombinationen av flera metoder har visat sig förbättra prestandan för baslinjefelfrekvensen med trettio procent till trettiofem procent relativ och prestandan för baslinjefelfrekvensen med omkring tio procent relativ. Utvecklingsförändringar i talproduktionen introducerar åldersberoende spektral- och temporalvariationer i tal som produceras av barn. Studier på morfologi och utveckling av strupen (Fitch och Giedd 1999) visar att under barndomen finns det en stadig gradvis förlängning av strupen när barnet växer medan en samtidig minskning av formativa frekvenser inträffar (Huber et al. 1999; Lee, Potamianos och Narayanan 1999).......................................................................................... Särskilt för kvinnor finns det en väsentlig gradvis kontinuerlig tillväxt av strupen genom puberteten till vuxen ålder, medan för män under puberteten finns det en oproportionerlig tillväxt av strupen, som sänker formande frekvenser, tillsammans med en utvidgning av glottis, som sänker tonhöjden. Efter 15 års ålder visar hanar en betydligt längre stämband och lägre formande frekvenser än honor. Följaktligen tenderar barnens röster att vara mer lika kvinnornas röster än männens. När ett ASR-system som är utbildat i vuxnas tal används för att känna igen barns tal, minskar prestationen drastiskt, särskilt för yngre barn (Wilpon)
För att ta itu med detta problem undersöks i REF en metod för åldersanpassning där ett DNN-HMMs-system först utbildas i en betydande mängd vuxnas tal integrerat med en liten mängd (små timmar) av barndata.
Deep-neural network approaches for speech recognition with heterogeneous groups of speakers including children
{'venue': 'Nat. Lang. Eng.', 'journal': 'Nat. Lang. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}