典型文献
基于改进Inception-ResNet_v2的低资源少数民族语音识别
文献摘要：
为更有效地对低资源少数民族语言进行语音识别研究,提出一种SE-Block与Inception_Resnet_v2相结合的深度神经网络模型.该模型引入Inception结构提取语谱图特征,同时引入SE-Block增强网络对特征维度的信息通道选择能力,优化网络性能.实验结果表明,相比其他主流模型,该模型在提高模型精度与训练收敛速度的同时,增强了网络的整体学习能力.实验在佤语数据集上取得良好的学习效果,验证了该模型在数据样本数量有限的低资源少数民族语音识别中的高效性.
文献关键词：
孤立词识别;语谱图;Inception-ResNet_v2;SE-Block
中图分类号：
作者姓名：
贾嘉敏;潘文林
作者机构：
云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]贾嘉敏;潘文林-.基于改进Inception-ResNet_v2的低资源少数民族语音识别)[J].软件导刊,2022(08):51-55
A类：
B类：
Inception,ResNet,v2,低资源,语音识别,少数民族语言,SE,Block,Resnet,深度神经网络模型,结构提取,语谱图,信息通道,通道选择,网络性能,流模型,模型精度,收敛速度,整体学习,佤语,样本数量,孤立词识别
AB值：
0.401196
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