基于嵌入式平台与DNN-HMM的中文儿童语音能力评估研究

作     者：董胡 Dong Hu

作者机构：长沙师范学院信息科学与工程学院长沙410100 

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金项目资助“基于深度学习的中文儿童语音识别声学模型及其语音能力评估研究”(22YJCZH025) 湖南省教育厅科学研究项目(21A0618) 湖南省教育科学“十四五”规划2023年度课题(XJK23BXX003) 

出 版 物：《办公自动化》 (Office Informatization)

年 卷 期：2024年第29卷第4期

页      码：84-86,96页

摘      要：儿童语音能力评估对提高其语言发展规律的认识,促进儿童语言、认知和社交能力的全面发展有重要意义。利用嵌入式硬件平台及深度神经网络隐马尔可夫模型(DNN-HMM)开展中文儿童语音能力评估研究。首先,使用LD3320语音芯片设计嵌入式硬件平台,然后利用线性校正单元构建深度神经网络,利用构建的DNN-HMM模型对中文儿童语音数据进行训练与测试,并结合一般内容概率潜在语义分析(GC-PLSA)模型开展语音评分,最后,将模型移植到嵌入式平台进行语音能力评估实验。实验结果表明:与传统高斯混合、隐马尔可夫模型(GMM-HMM)相比,基于DNN-HMM模型在儿童长、短句连续语音词错率(WER)方面均降低约5.4%、5.6%,且DNN-HMM模型获得的平均得分也要高于GMM-HMM模型。

主 题 词：嵌入式 深度神经网络 线性校正单元 语音能力评估 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-001X.2024.04.026

馆 藏 号：203126743...