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Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.
목차
Abstract
1. 서론
2. CNN
3. DenseNet
4. 다중 해상도 DenseNet
5. 실험 및 결과
6. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - Krizhevsky, A. / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems 1 : 1097 ~ 1105
[학술지(정기간행물)] - Sainath, T. / 2015 / Deep convolutional neural networks for large-scale speech tasks / Neural Networks 64 : 39 ~ 48
[학술대회논문] - He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 770 ~ 778
[학술지(정기간행물)] - Srivastava, R. / 2015 / Training very deep networks / Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems 28 : 2377 ~ 2385
[학술대회논문] - Huang, G. / 2017 / Densely connected convolutional networks / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 4700 ~ 4708
[학술지(정기간행물)] - Sainath, T. / 2015 / Deep convolutional neural networks for large-scale speech tasks / Neural Networks 64 : 39 ~ 48
[학술대회논문] - He, K. / 2016 / Deep residual learning for image recognition / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 770 ~ 778
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