基于认知半监督持续学习的连续语音识别方法研究

语音识别技术仍存在一系列难题亟待解决。本项目针对连续语音识别系统中有效利用大量无标注训练数据和提高系统自适应与持续学习能力的问题，采用数据驱动设计的思想，研究基于认知机理的半监督学习方法以及具有特色的自适应与持续学习方法，包括：数据驱动设计的基础理论、语音知觉的认知模型和认知半监督学习方法、时序信号半监督学习方法、自适应与持续学习方法和原型系统实现等五个主要部分。.本课题对研制高性能、高顽健性(Robustness)语音识别系统，丰富机器学习理论和方法，拓展新的机器学习应用领域，更好地解决文本分类和图像处理等问题，推动模式识别、机器学习、认知科学等学科的发展和进步，都有重要的理论意义和实用价值。