基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法研究

作     者：朱龙珠 盛妍 刘鲲鹏 ZHU Longzhu;SHENG Yan;LIU Kunpeng

作者机构：国家电网有限公司客户服务中心天津300000 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第9期

页      面：116-120页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 

基　　金：天津市科技计划项目(19YFHBQY00031) 

主　　题：深度学习 海量语音 数据识别 随机噪声 

摘      要：传统海量语音数据识别及分类方法容易受到噪声影响,导致识别效果较差,基于此提出了基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法。以DSP TMS320VC5410为核心,调节电路进入TLC 320AD 50C模拟/数字(A/D)转换阶段,放大语音信号,读取响应中断的C5410样本数据,回放语音,读取FIFO,去除工频干扰,将信号写成数据形式,完成海量语音信号采集。构建去噪自动编码器,叠加随机噪声,计算语音词序列,获取语音数据识别精准程度评分。提取隐藏层中原始数据特征,使用深度学习方法处理大量未标记数据,经过训练阶段,实现语音识别。以块为单位,不断迭代寻找稀疏向量,以此表示语音数据分类结果,使语音识别结果避免噪声干扰。由实验结果可知,该方法识别i音标和A音标结果时,与系统归一化频率一致,具有良好的识别与分类效果。