基于深度学习的多模态语音识别与合成

作者：禅与计算机程序设计艺术

语音识别（ASR）、语音合成（TTS）及其相关技术一直是当今人工智能领域的一大热点，也是当前研究的重点方向之一。近年来随着深度学习技术的不断突破，多模态语音理解和处理技术的进步，结合深度学习方法的多模态语音识别系统得到了广泛应用。而在多模态语音识别和合成技术上，目前已经取得了令人惊艳的成果。因此，如何充分利用这些技术提高多模态语音的识别率、准确性、流畅度和自然度成为一个具有挑战性的问题。为了回应这个需求，华为公司推出了一套基于深度学习的多模态语音识别与合成技术，即华为DeepSpeech模型。本文将从语音信号的时空特征、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、前向算法、最大似然估计等方面详细介绍华为DeepSpeech模型。

2.基本概念术语说明

时频特征

时频（STFT）特征是指通过对声谱的离散傅里叶变换（DFT），对声音进行空间频谱划分之后再对每帧的频谱进行离散傅里叶变换的一种特征形式。它能够捕获到声波在不同频率上的变化情况，并且能够刻画出声波在时域上的动态信息。如下图所示，时频特征包括语音的时域流动特性、频域分布特性以及频率的相位变化。

CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种具有深层次结构的神经网络，主要用于处理图像类的数据，如手写数字识别、物体检测等文章来源地址https://uudwc.com/A/gV39o