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針對卷積神經網絡（CNN）聲學建模參數在低資源訓練數據條件下的語音識別任務中存在訓練不充分的問題，提出一種利用多流特征提升低資源卷積神經網絡聲學模型性能的方法。首先，為了在低資源聲學建模過程中充分利用有限訓練數據中更多數量的聲學特征，先對訓練數據提取幾類不同的特征；其次，對每一類類特征分別構建卷積子網絡，形成一個并行結構，使得多特征數據在概率分布上得以規整；然后通過在并行卷積子網絡之上加入全連接層進行融合，從而得到一種新的卷積神經網絡聲學模型；最后，基于該聲學模型搭建低資源語音識別系統。實驗結果表明，并行卷積層子網絡可以將不同特征空間規整得更為相似，且該方法相對傳統多特征拼接方法和單特征CNN建模方法分別提升了3. 27%和2.08%的識別率；當引入多語言訓練時，該方法依然適用，且識別率分別相對提升了5. 73%和4.57%。
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