本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的孤立詞語(yǔ)音識(shí)別的研究

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【摘要】：為了提高語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)性能,研究提出將自編碼器深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別中。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引入貪婪逐層預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法,通過(guò)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)步驟提取出待識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)的本質(zhì)特征,克服傳統(tǒng)多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練時(shí)存在易陷入局部極小值且需要大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)的問(wèn)題;經(jīng)過(guò)規(guī)整網(wǎng)絡(luò),將任意長(zhǎng)度幀的語(yǔ)音特征參數(shù)規(guī)整到某一特定幀,輸入到分類(lèi)器中進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。對(duì)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有20.0%的提升,是一種優(yōu)良的語(yǔ)音識(shí)別模型。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 語(yǔ)音識(shí)別 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 自編碼器 規(guī)整網(wǎng)絡(luò)
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2012GXNSFAA053221) 廣西千億元產(chǎn)業(yè)產(chǎn)學(xué)研用合作項(xiàng)目(信科院0168)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34;TP18
【正文快照】： 0引言語(yǔ)音識(shí)別是為了讓計(jì)算機(jī)理解人類(lèi)語(yǔ)言的命令,達(dá)到人機(jī)交互智能化的目的。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和廣泛應(yīng)用,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)得到了迅速發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別的研究越來(lái)越受到人們的關(guān)注。目前常用的識(shí)別方法主要有動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整(dynamic timewarping,DTW)方法、矢量量化(vector q

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本文編號(hào)：1110675